36 Opencv SURF 关键点检测

SURF::create 创建

SURF::create(
double hessianThreshold, --阈值检测器使用Hessian的关键点，默认值在
300-500之间
int nOctaves=4, -- 4表示在四个尺度空间
int nOctaveLayers=2, -- 表示每个尺度的层数
bool extended=false,
bool upright=false --表示计算旋转不变性，不计算的速度更快
) 

SURF:: detect 检测

void detect( InputArray image, OutputArray keypoints, InputArray mask=noArray() ) const;
image: 输入图像，即要从中提取关键点的图像。这个图像应该是单通道的灰度图像。

keypoints: 输出的关键点向量。这是一个 vector<KeyPoint> 类型的对象，它将包含由检测器找到的所有关键点的信息。

mask (可选): 操作掩码，8位单通道的二值图像。它指定了输入图像的哪些区域应该被考虑用于特征检测（非零像素），哪些不应该（零像素）。如果不需要掩码，则可以使用默认值 noArray() 或者简单地传入一个空的 Mat 对象。

绘制关键点

void drawKeypoints( const Mat& image,
 　　　　　　　　　　　const vector<KeyPoint>& keypoints,
　　　　　　　　　　　　CV_OUT Mat& outImage,
　　　　　　　　　　　　const Scalar& color=Scalar::all(-1),
 　　　　　　　　　　　　int flags=DrawMatchesFlags::DEFAULT
    );

第一个参数image：原始图像，可以使三通道或单通道图像；

第二个参数keypoints：特征点向量，向量内每一个元素是一个KeyPoint对象，包含了特征点的各种属性信息；

第三个参数outImage：特征点绘制的画布图像，可以是原图像；

第四个参数color：绘制的特征点的颜色信息，默认绘制的是随机彩色；

第五个参数flags：特征点的绘制模式，其实就是设置特征点的那些信息需要绘制，那些不需要绘制，有以下几种模式可选：
　　DEFAULT：只绘制特征点的坐标点,显示在图像上就是一个个小圆点,每个小圆点的圆心坐标都是特征点的坐标。
　　DRAW_OVER_OUTIMG：函数不创建输出的图像,而是直接在输出图像变量空间绘制,要求本身输出图像变量就是一个初始化好了的,size与type都是已经初始化好的变量
　　NOT_DRAW_SINGLE_POINTS：单点的特征点不被绘制
　　DRAW_RICH_KEYPOINTS：绘制特征点的时候绘制的是一个个带有方向的圆,这种方法同时显示图像的坐标,size，和方向,是最能显示特征信息的一种绘制方式。

示例

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/xfeatures2d.hpp> // 包含了OpenCV扩展功能模块，如SURF等高级特征检测算法
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace cv::xfeatures2d; // 使用cv::xfeatures2d命名空间以访问SURF类
using namespace std;

int main(int argc, char** argv) {
	// 加载灰度图像
	Mat src = imread("D:/vcprojects/images/test.png", IMREAD_GRAYSCALE);
	if (src.empty()) { // 检查是否成功加载图像
		printf("could not load image...\n");
		return -1;
	}
	namedWindow("input image", CV_WINDOW_AUTOSIZE); // 创建一个窗口用于显示输入图像
	imshow("input image", src); // 显示输入图像

	// SURF特征检测初始化
	int minHessian = 100; // 设置Hessian矩阵阈值，用于过滤弱特征点
	Ptr<SURF> detector = SURF::create(minHessian); // 创建SURF特征检测器实例
	vector<KeyPoint> keypoints; // 定义一个向量用于存储检测到的关键点
	detector->detect(src, keypoints, Mat()); // 在源图像中检测关键点，不使用掩码

	// 绘制关键点到图像
	Mat keypoint_img;
	drawKeypoints(src, keypoints, keypoint_img, Scalar::all(-1), DrawMatchesFlags::DEFAULT); // 绘制关键点，默认颜色，显示大小和方向
	imshow("KeyPoints Image", keypoint_img); // 显示带有关键点的图像

	waitKey(0); // 等待按键事件
	return 0;
}