Sift特征

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2017年12月12日 ⁄ 综合 ⁄ 共 1436字 ⁄ 字号小中大 ⁄ 评论关闭

sift = scale invariant feature transform—— 尺度不变特征变换，具有尺度，旋转，仿射，视角，光照不变性。。

关于sift的特征介绍，已经有很多的blog对其进行简介了，见参考的blog。我也没有将2004年那篇原文精细看完，这里只是提供在opencv中如何实现 sift关键点的检测。

Code:

#include <iostream>
#include <opencv2\core\core.hpp>
#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include <opencv2\features2d\features2d.hpp>
#include <opencv2\nonfree\nonfree.hpp>             //  sift特征在这个头文件中

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
	Mat image = imread("F:\\lena.png", 1);
	if(!image.data)
	{
		cout << "Fail to load image" << endl;
		return 0;
	}
	vector<KeyPoint> keypoints;          //  存放关键点
	SiftFeatureDetector sift(0.03, 10.0);   // 其中0.03代表特征的阀值：用于去除低对比度的关键点   10是用于降低直线敏感度的阀值：去除不稳点的边缘响应点
	sift.detect(image, keypoints);
	drawKeypoints(image, keypoints, image, Scalar(255,255,255), DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS);
	namedWindow("sift");
	imshow("sift", image);
	waitKey(0);
	return 0;
}

Explanation：

<1>sift函数阀值介绍见代码注释

<2>drawKeypoints函数：

(1)设置特征点的颜色时可以赋予一个负值，这将产生有趣的结果，即绘制的圆将拥有不同的随机颜色

(2)绘制标记参数：

struct DrawMatchesFlags{    enum    {
        DEFAULT = 0, // 输出图像将被创建(Mat::create),
                     // 只画出特征点，而不画出周围的circle包含特征点的大小和方向.
        DRAW_OVER_OUTIMG = 1, // 输出图像将被创建(using Mat::create)，匹配点将被画在输出图像的内容上.
        NOT_DRAW_SINGLE_POINTS = 2, // 单个的点不画出.
        DRAW_RICH_KEYPOINTS = 4 // 对每个特征点周围的circle，包含特征点的大小和方向将被画出.    
    };
};

Result: