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這篇文章主要介紹了opencv3/C++如何實(shí)現(xiàn)SURF特征檢測(cè),具有一定借鑒價(jià)值,感興趣的朋友可以參考下,希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲,下面讓小編帶著大家一起了解一下。
SURF即Speeded Up Robust Features加速魯棒特征;
SURF可以用于對(duì)象定位和識(shí)別、人臉識(shí)別、3D重建、對(duì)象跟蹤和提取興趣點(diǎn)等。
工作原理:
1、選擇圖像中POI(Points of Interest) Hessian Matrix;
2、在不同的尺度空間發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵點(diǎn),非最大信號(hào)壓制;
3、發(fā)現(xiàn)特征點(diǎn)方法、旋轉(zhuǎn)不變性要求;
4、生成特征向量;
類SURF中成員函數(shù)create()參數(shù)說明:
static Ptr<SURF> create( double hessianThreshold=100,//SURF中使用的hessian關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)器的閾值 int nOctaves = 4, //關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)器將使用的金字塔組數(shù)量 int nOctaveLayers = 3,//高斯金字塔每個(gè)組內(nèi)圖像的層數(shù) bool extended = false, //擴(kuò)展描述符標(biāo)志(true使用擴(kuò)展的128個(gè)元素的描述符,false使用64個(gè)元素的描述符) bool upright = false//旋轉(zhuǎn)的特征標(biāo)志(true不計(jì)算方向,false計(jì)算方向) );
函數(shù)detect()用來檢測(cè)圖像或圖像集中的關(guān)鍵點(diǎn)。
基類Feature2D中成員函數(shù)detect()參數(shù)說明:
void detect( InputArray image,//圖像 CV_OUT std::vector<KeyPoint>& keypoints,//檢測(cè)到的關(guān)鍵點(diǎn),(在圖像集中關(guān)鍵點(diǎn)[i]是在圖像[i]中檢測(cè)到的一組關(guān)鍵點(diǎn)) InputArray mask=noArray() //指定在哪里尋找關(guān)鍵點(diǎn)的掩碼(必須是在感興趣區(qū)域中具有非零值的8位整數(shù)矩陣) );
函數(shù)drawKeypoints()的參數(shù)說明:
void drawKeypoints( InputArray image, //源圖像 const std::vector<KeyPoint>& keypoints, //來自源圖像的關(guān)鍵點(diǎn) InputOutputArray outImage,//輸出圖像 const Scalar& color=Scalar::all(-1), //關(guān)鍵點(diǎn)的顏色 int flags=DrawMatchesFlags::DEFAULT //設(shè)置繪圖功能的標(biāo)志 );
函數(shù)drawKeypoints()用來繪制關(guān)鍵點(diǎn)。
SURF特征檢測(cè)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() { src = imread("E:/image/image/bdb.jpg"); if (src.empty()) { printf("can not load image \n"); return -1; } namedWindow("input", WINDOW_AUTOSIZE); imshow("input", src); namedWindow("output", WINDOW_AUTOSIZE); createTrackbar("minHessian","output",&minHessian, 500, trackBar); waitKey(0); return 0; } void trackBar(int, void*) { Mat dst; // SURF特征檢測(cè) Ptr<SURF> detector = SURF::create(minHessian); std::vector<KeyPoint> keypoints; detector->detect(src, keypoints, Mat()); // 繪制關(guān)鍵點(diǎn) drawKeypoints(src, keypoints, dst, Scalar::all(-1), DrawMatchesFlags::DEFAULT); imshow("output", dst); }
感謝你能夠認(rèn)真閱讀完這篇文章,希望小編分享的“opencv3/C++如何實(shí)現(xiàn)SURF特征檢測(cè)”這篇文章對(duì)大家有幫助,同時(shí)也希望大家多多支持億速云,關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道,更多相關(guān)知識(shí)等著你來學(xué)習(xí)!
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