opencv 3/C++SURF 특징 검출 실현

SURF 즉 Speeded Up Robust Features 가속 로 봉 특징;
SURF 는 대상 위치 추적 과 식별,안면 인식,3D 재 구축,대상 추적 과 관심 사 추출 등에 활용 할 수 있다.
작업 원리:
1.그림 에서 POI(Points of Interest)Hessian Matrix 를 선택 합 니 다.
2.서로 다른 척도 공간 에서 관건 점 을 발견 하고 최대 신호 로 억제 하지 않 는 다.
3.특징 점 방법,회전 불변성 요구 발견;
4.특징 벡터 생 성;

클래스 SURF 의 구성원 함수 create()매개 변수 설명:

static Ptr<SURF> create(
double hessianThreshold=100,//SURF    hessian         
int nOctaves = 4, //                
int nOctaveLayers = 3,//              
bool extended = false, //       （true     128       ，false  64       ）
bool upright = false//       （true     ，false    ）
);

함수 detect()는 이미지 나 이미지 집중 의 관건 을 검사 하 는 데 사 용 됩 니 다.
기본 클래스 Feature2D 의 구성원 함수 detect()매개 변수 설명:

void detect( 
InputArray image,//  
CV_OUT std::vector<KeyPoint>& keypoints,//       ,（        [i]    [i]          ）
InputArray mask=noArray() //             （                8     ）
);

함수 drawKeypoints()의 매개 변수 설명:

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

함수 drawKeypoints()는 관건 점 을 그립 니 다.
SURF 특징 검출 예시:

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

이상 의 opencv 3/C++SURF 특징 검 사 를 실현 하 는 것 이 바로 편집장 이 여러분 에 게 공유 하 는 모든 내용 입 니 다.여러분 께 참고 가 되 고 저희 도 많이 응원 해 주시 기 바 랍 니 다.