了解了SIFT特征后,来学习SURF特征。

虽说是SIFT的一个变种,可是跟SIFT还是有差别的

差别有例如以下:

1.尺度空间的构建(近似)不同。

2.同意尺度空间多层图像同一时候被处理

3.特征点主方向确定採用haar小波特征统计方法。

4.特征点描写叙述子採用haar小波特征。

接下来贴个SURF匹配代码:

// Load image from file
IplImage *pLeftImage = cvLoadImage("1.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
IplImage *pRightImage = cvLoadImage("2.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); // Convert IplImage to cv::Mat
Mat matLeftImage = Mat(pLeftImage, false); //
Mat matRightImage = Mat(pRightImage, false); // Key point and its descriptor
vector<KeyPoint> LeftKey;
vector<KeyPoint> RightKey;
Mat LeftDescriptor;
Mat RightDescriptor;
vector<DMatch> Matches; // Detect key points from image
FeatureDetector *pDetector = new SurfFeatureDetector; // 这里我们用了SURF特征点
pDetector->detect(matLeftImage, LeftKey);
pDetector->detect(matRightImage, RightKey);
// delete pDetector; // Extract descriptors
DescriptorExtractor *pExtractor = new SurfDescriptorExtractor; // 提取SURF描写叙述向量
pExtractor->compute(matLeftImage, LeftKey, LeftDescriptor);
pExtractor->compute(matRightImage, RightKey, RightDescriptor);
//delete pExtractor; // Matching features
DescriptorMatcher *pMatcher = new FlannBasedMatcher; // 使用Flann匹配算法
pMatcher->match(LeftDescriptor, RightDescriptor, Matches);
//delete pMatcher; // Show result
Mat OutImage;
drawMatches(matLeftImage, LeftKey, matRightImage, RightKey, Matches, OutImage);
cvNamedWindow( "SURF Match features", 1);
cvShowImage("SURF Match features", &(IplImage(OutImage)));
cvWaitKey( 0 );
cvDestroyWindow( "SURF Match features" );
return 0;

调试一下:

两幅图像分别生成SURF特征描写叙述子。

当然也可看到当中的值。

做这个也仅仅是想表达一下 ,OpenCV结合VS能够做到跟MATLAB一样的效果。。。。

SURF学习相关链接:

http://blog.csdn.net/andkobe/article/details/5778739

http://blog.csdn.net/crzy_sparrow/article/details/7392345

http://www2.ulg.ac.be/telecom/research/vibe/download.html

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