opencv3/C++ 实现SURF特征检测分享！

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：

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drawKeypoints()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：

  #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特征检测   Ptr<SURF> detector = SURF::create(minHessian);   std::vector<KeyPoint> keypoints;   detector->detect(src, keypoints, Mat());   // 绘制关键点   drawKeypoints(src, keypoints, dst, Scalar::all(-1), DrawMatchesFlags::DEFAULT);   imshow("output", dst);  }  

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