完整的surf特征点图像拼接C++代码

Surf（Speeded Up Robust Features，快速稳健特征）是一种计算机视觉中的特征检测算法，它不仅计算关键点，还同时计算关键点周围的描述符。在C++中，Surf通常是通过OpenCV库来实现的，因为OpenCV提供了对Surf和其他许多计算机视觉算法的支持。

以下是使用OpenCV C++实现SURF特征点提取和图像拼接的基本步骤，但这只是一个简化版本，实际应用中会涉及到更多的错误检查和数据处理：

#include <opencv2/objdetect.hpp>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>

// 初始化SURF对象
cv::SurfFeatureDetector surfDetector;
cv::DescriptorExtractor descriptorExtractor;

// 读取图片
cv::Mat img1 = cv::imread("image1.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
cv::Mat img2 = cv::imread("image2.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

// 检测并匹配特征
std::vector<cv::KeyPoint> keypoints1, keypoints2;
cv::Mat descriptors1, descriptors2;
surfDetector.detect(img1, keypoints1);
surfDetector.detect(img2, keypoints2);

descriptorExtractor.compute(img1, keypoints1, descriptors1);
descriptorExtractor.compute(img2, keypoints2, descriptors2);

// 创建BFMatcher对象
cv::BFMatcher matcher(cv::NORM_L2); // 使用L2距离度量

std::vector<cv::DMatch> matches;
matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);

// 筛选高质量匹配
std::sort(matches.begin(), matches.end(),
           [](const cv::DMatch& a, const cv::DMatch& b) { return a.distance < b.distance; });

matches.resize(std::min(matches.size(), static_cast<int>(matches.size() * 0.8)));

// 根据匹配选择对应的关键点
std::vector<cv::Point2f> points1, points2;
for (const auto& match : matches)
{
    points1.push_back(keypoints1[match.queryIdx].pt);
    points2.push_back(keypoints2[match.trainIdx].pt);
}

// 使用RANSAC估计变换并进行图像拼接
cv::Mat H, mask;
std::vector<cv::Point2f> srcPoints(points1), dstPoints(points2);
cv::findHomography(srcPoints, dstPoints, H, cv::RANSAC, 5, mask);

// 将两个图像根据找到的H矩阵进行融合
cv::Mat result;
cv::warpPerspective(img2, result, H, img1.size());

// 显示结果
cv::imshow("Image Stitching", result);
cv::waitKey(0);

//