ubuntu环境下用c语言 编写一种特征点提取及匹配算法

特征点提取和匹配算法是计算机视觉领域中常用的技术之一。在Ubuntu环境下使用C语言编写特征点提取及匹配算法的过程如下：

1. 安装OpenCV库：在Ubuntu下使用C语言编写图像处理程序需要使用OpenCV库。可以使用以下命令安装：

sudo apt-get install libopencv-dev

2. 加载图像：使用OpenCV库中的函数加载图像，可以使用以下命令：

Mat image = imread("image.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);

3. 特征点提取：使用OpenCV库中的函数提取图像的特征点，可以使用以下命令：

vector<KeyPoint> keypoints;
Ptr<FeatureDetector> detector = ORB::create();
detector->detect(image, keypoints);

其中，ORB是一种常用的特征点检测算法。

4. 特征点描述：使用OpenCV库中的函数描述特征点，可以使用以下命令：

Mat descriptors;
Ptr<DescriptorExtractor> extractor = ORB::create();
extractor->compute(image, keypoints, descriptors);

5. 特征点匹配：使用OpenCV库中的函数匹配特征点，可以使用以下命令：

vector<DMatch> matches;
Ptr<DescriptorMatcher> matcher = DescriptorMatcher::create("BruteForce-Hamming");
matcher->match(descriptors1, descriptors2, matches);

其中，BruteForce-Hamming是一种常用的特征点匹配算法。

6. 显示匹配结果：使用OpenCV库中的函数显示匹配结果，可以使用以下命令：

Mat img_matches;
drawMatches(image1, keypoints1, image2, keypoints2, matches, img_matches);
imshow("Matches", img_matches);
waitKey(0);

以上是一个简单的特征点提取及匹配的C语言程序示例。当然，还有很多其他的特征点提取及匹配算法可以使用。