OpenCV SIFT原理与源码分析
http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/8069548
SIFT简介
Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换匹配算法,是由David G. Lowe在1999年(《Object Recognition from Local Scale-Invariant Features》)提出的高效区域检测算法,在2004年(《Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints》)得以完善。
SIFT特征对旋转、尺度缩放、亮度变化等保持不变性,是非常稳定的局部特征,现在应用很广泛。而SIFT算法是将Blob检测,特征矢量生成,特征匹配搜索等步骤结合在一起优化。我会更新一系列文章,分析SIFT算法原理及OpenCV 2.4.2实现的SIFT源码:
- DoG尺度空间构造(Scale-space extrema detection)
- 关键点搜索与定位(Keypoint localization)
- 方向赋值(Orientation assignment)
- 关键点描述(Keypoint descriptor)
- OpenCV实现:特征检测器FeatureDetector
- SIFT中LoG和DoG的比较
SIFT in OpenCV
构造函数:
- SIFT::SIFT(int nfeatures=0, int nOctaveLayers=3, double contrastThreshold=0.04, double edgeThreshold=
- 10, double sigma=1.6)
nfeatures:特征点数目(算法对检测出的特征点排名,返回最好的nfeatures个特征点)。
nOctaveLayers:金字塔中每组的层数(算法中会自己计算这个值,后面会介绍)。
contrastThreshold:过滤掉较差的特征点的对阈值。contrastThreshold越大,返回的特征点越少。
edgeThreshold:过滤掉边缘效应的阈值。edgeThreshold越大,特征点越多(被多滤掉的越少)。
sigma:金字塔第0层图像高斯滤波系数,也就是σ。
重载操作符:
- void SIFT::operator()(InputArray img, InputArray mask, vector<KeyPoint>& keypoints, OutputArray
- descriptors, bool useProvidedKeypoints=false)
img:8bit灰度图像
mask:图像检测区域(可选)
keypoints:特征向量矩阵
descipotors:特征点描述的输出向量(如果不需要输出,需要传cv::noArray())。
useProvidedKeypoints:是否进行特征点检测。ture,则检测特征点;false,只计算图像特征描述。
函数源码
- SIFT::SIFT( int _nfeatures, int _nOctaveLayers,
- double _contrastThreshold, double _edgeThreshold, double _sigma )
- : nfeatures(_nfeatures), nOctaveLayers(_nOctaveLayers),
- contrastThreshold(_contrastThreshold), edgeThreshold(_edgeThreshold), sigma(_sigma)
- // sigma:对第0层进行高斯模糊的尺度空间因子。
- // 默认为1.6(如果是软镜摄像头捕获的图像,可以适当减小此值)
- {
- }
主要操作还是利用重载操作符()来执行:
- void SIFT::operator()(InputArray _image, InputArray _mask,
- vector<KeyPoint>& keypoints,
- OutputArray _descriptors,
- bool useProvidedKeypoints) const
- // mask :Optional input mask that marks the regions where we should detect features.
- // Boolean flag. If it is true, the keypoint detector is not run. Instead,
- // the provided vector of keypoints is used and the algorithm just computes their descriptors.
- // descriptors – The output matrix of descriptors.
- // Pass cv::noArray() if you do not need them.
- {
- Mat image = _image.getMat(), mask = _mask.getMat();
- if( image.empty() || image.depth() != CV_8U )
- CV_Error( CV_StsBadArg, "image is empty or has incorrect depth (!=CV_8U)" );
- if( !mask.empty() && mask.type() != CV_8UC1 )
- CV_Error( CV_StsBadArg, "mask has incorrect type (!=CV_8UC1)" );
- // 得到第1组(Octave)图像
- Mat base = createInitialImage(image, false, (float)sigma);
- vector<Mat> gpyr, dogpyr;
- // 每层金字塔图像的组数(Octave)
- int nOctaves = cvRound(log( (double)std::min( base.cols, base.rows ) ) / log(2.) - 2);
- // double t, tf = getTickFrequency();
- // t = (double)getTickCount();
- // 构建金字塔(金字塔层数和组数相等)
- buildGaussianPyramid(base, gpyr, nOctaves);
- // 构建高斯差分金字塔
- buildDoGPyramid(gpyr, dogpyr);
- //t = (double)getTickCount() - t;
- //printf("pyramid construction time: %g\n", t*1000./tf);
- // useProvidedKeypoints默认为false
- // 使用keypoints并计算特征点的描述符
- if( !useProvidedKeypoints )
- {
- //t = (double)getTickCount();
- findScaleSpaceExtrema(gpyr, dogpyr, keypoints);
- //除去重复特征点
- KeyPointsFilter::removeDuplicated( keypoints );
- // mask标记检测区域(可选)
- if( !mask.empty() )
- KeyPointsFilter::runByPixelsMask( keypoints, mask );
- // retainBest:根据相应保留指定数目的特征点(features2d.hpp)
- if( nfeatures > 0 )
- KeyPointsFilter::retainBest(keypoints, nfeatures);
- //t = (double)getTickCount() - t;
- //printf("keypoint detection time: %g\n", t*1000./tf);
- }
- else
- {
- // filter keypoints by mask
- // KeyPointsFilter::runByPixelsMask( keypoints, mask );
- }
- // 特征点输出数组
- if( _descriptors.needed() )
- {
- //t = (double)getTickCount();
- int dsize = descriptorSize();
- _descriptors.create((int)keypoints.size(), dsize, CV_32F);
- Mat descriptors = _descriptors.getMat();
- calcDescriptors(gpyr, keypoints, descriptors, nOctaveLayers);
- //t = (double)getTickCount() - t;
- //printf("descriptor extraction time: %g\n", t*1000./tf);
- }
- }
函数中用到的构造金字塔: buildGaussianPyramid(base, gpyr, nOctaves);等步骤请参见文章后续系列。
OpenCV SIFT原理与源码分析的更多相关文章
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