opencv3/C++实现SURF特征检测_SURF特征点定位 - CSDN文库

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opencv3/C++ 实现实现SURF特征检测特征检测

今天小编就为大家分享一篇opencv3/C++ 实现SURF特征检测，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。

一起跟随小编过来看看吧

SURF即Speeded Up Robust Features加速鲁棒特征；

SURF可以用于对象定位和识别、人脸识别、3D重建、对象跟踪和提取兴趣点等。

工作原理：工作原理：

1、选择图像中POI(Points of Interest) Hessian Matrix;

2、在不同的尺度空间发现关键点，非最大信号压制;

3、发现特征点方法、旋转不变性要求;

4、生成特征向量;

类SURF中成员函数create()参数说明：

static Ptr<SURF> create(

double hessianThreshold=100,//SURF中使用的hessian关键点检测器的阈值

int nOctaves = 4, //关键点检测器将使用的金字塔组数量

int nOctaveLayers = 3,//高斯金字塔每个组内图像的层数

bool extended = false, //扩展描述符标志（true使用扩展的128个元素的描述符，false使用64个元素的描述符）

bool upright = false//旋转的特征标志（true不计算方向，false计算方向）

);

函数detect()用来检测图像或图像集中的关键点。

基类Feature2D中成员函数detect()参数说明：

void detect(

InputArray image,//图像

CV_OUT std::vector<KeyPoint>& keypoints,//检测到的关键点,（在图像集中关键点[i]是在图像[i]中检测到的一组关键点）

InputArray mask=noArray() //指定在哪里寻找关键点的掩码（必须是在感兴趣区域中具有非零值的8位整数矩阵）

);

函数函数drawKeypoints()的参数说明：的参数说明：

void drawKeypoints(

InputArray image, //源图像

const std::vector<KeyPoint>& keypoints, //来自源图像的关键点

InputOutputArray outImage,//输出图像

const Scalar& color=Scalar::all(-1), //关键点的颜色

int flags=DrawMatchesFlags::DEFAULT //设置绘图功能的标志

);

函数drawKeypoints()用来绘制关键点。

SURF特征检测示例：特征检测示例：

#include<opencv2/opencv.hpp>

#include<opencv2/xfeatures2d.hpp>

using namespace cv;

using namespace cv::xfeatures2d;

Mat src;

int minHessian = 50;

void trackBar(int, void*);

int main()

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