编写c++程序,使用SIFT算法在两幅输入图像中找到特征点,并将这些特征点进行匹配不使用xfeatures2d
时间: 2024-03-16 15:46:29 浏览: 17
好的,我会尽力回答你的问题。以下是一个简单的C++程序,使用SIFT算法在两幅输入图像中找到特征点,并进行匹配。该程序不使用xfeatures2d库。
```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv)
{
// 读取输入图像
Mat img1 = imread(argv[1], IMREAD_GRAYSCALE);
Mat img2 = imread(argv[2], IMREAD_GRAYSCALE);
// 初始化SIFT检测器
Ptr<Feature2D> detector = SIFT::create();
// 检测两幅图像中的特征点
std::vector<KeyPoint> keypoints1, keypoints2;
detector->detect(img1, keypoints1);
detector->detect(img2, keypoints2);
// 计算特征点的描述符
Mat descriptors1, descriptors2;
detector->compute(img1, keypoints1, descriptors1);
detector->compute(img2, keypoints2, descriptors2);
// 匹配特征点
BFMatcher matcher(NORM_L2);
std::vector<DMatch> matches;
matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);
// 显示匹配结果
Mat img_matches;
drawMatches(img1, keypoints1, img2, keypoints2, matches, img_matches);
imshow("Matches", img_matches);
waitKey();
return 0;
}
```
在这个程序中,我们首先使用`imread`函数读取两幅输入图像,并将它们转换为灰度图像。然后,我们使用`SIFT::create`函数创建一个SIFT检测器对象。接下来,我们使用`detect`函数检测两幅图像中的特征点,并使用`compute`函数计算这些特征点的描述符。最后,我们使用`BFMatcher`对象进行特征点匹配,并使用`drawMatches`函数将匹配结果可视化。
请注意,这是一个简单的示例程序,可能不能完全满足你的需求。你可能需要根据自己的具体情况进行修改和扩展。