#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <iostream>
#include "opencv2/xfeatures2d.hpp"
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
Mat srcImage1 = imread("2.jpg", 1);
Mat srcImage2 = imread("3.jpg", 1);
if (!srcImage1.data || !srcImage2.data)
{
printf("读取图片错误，请确定目录下是否有imread函数指定的图片存在~！ \n"); return false;
}
//【2】使用SURF算子检测关键点
int minHessian = 700;//SURF算法中的hessian阈值
Ptr<xfeatures2d::SURF> detector = xfeatures2d::SURF::create(minHessian);//定义一个SurfFeatureDetector（SURF） 特征检测类对象
std::vector<KeyPoint> keyPoint1, keyPoints2;//vector模板类，存放任意类型的动态数组
//【3】调用detect函数检测出SURF特征关键点，保存在vector容器中
detector->detect(srcImage1, keyPoint1);
detector->detect(srcImage2, keyPoints2);
//【4】计算描述符（特征向量）
Ptr<xfeatures2d::SURF> extractor = xfeatures2d::SURF::create();
Mat descriptors1, descriptors2;
extractor->compute(srcImage1, keyPoint1, descriptors1);
extractor->compute(srcImage2, keyPoints2, descriptors2);
//【5】使用BruteForce进行匹配
// 实例化一个匹配器
Ptr<DescriptorMatcher> matcher = DescriptorMatcher::create("BruteForce");
std::vector< DMatch > matches;
//匹配两幅图中的描述子（descriptors）
matcher->match(descriptors1, descriptors2, matches);
//【6】绘制从两个图像中匹配出的关键点
Mat imgMatches;
drawMatches(srcImage1, keyPoint1, srcImage2, keyPoints2, matches, imgMatches);//进行绘制
//【7】显示效果图
imshow("匹配图", imgMatches);
waitKey(0);
return 0;
}
SURF算子(opencv3.0)
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