【opencv练习38 - SURF描述子】

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测试程序 SURF描述子
时间：2016年9月5日
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void readme();

int main( void )
{

Mat img_1 = imread( "1.jpg" , CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE );
Mat img_2 = imread( "2.jpg" , CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE );

if( !img_1.data || !img_2.data )
{
cout<<"Step 000 OK"<<endl;
return -1;
}

//Step 1: 使用SURF【检测子】，检测关键点 **************************************
int minHessian = 400;

SurfFeatureDetector detector( minHessian );

std::vector<KeyPoint> keypoints_1, keypoints_2;

//检测（图像 --> 点向量）
detector.detect( img_1, keypoints_1 );
detector.detect( img_2, keypoints_2 );
cout<<"Step 1 detect OK!!!"<<endl;

//-- Step 2: 计算【描述子】（特征向量）**************************************
SurfDescriptorExtractor extractor;

Mat descriptors_1, descriptors_2;

//检测（图像 + 点向量 --> 描述子）
extractor.compute( img_1, keypoints_1, descriptors_1 );
extractor.compute( img_2, keypoints_2, descriptors_2 );
cout<<"Step 2 compute OK!!!"<<endl;

//-- Step 3: 匹配描述子向量 with a brute force matcher **************************************
BFMatcher matcher(NORM_L2);
std::vector< DMatch > matches;

//检测（描述子1 + 描述子2 --> matches）
matcher.match( descriptors_1, descriptors_2, matches );

cout<<"Step 3 match OK!!!"<<endl;
//绘制匹配 -- Draw matches
Mat img_matches;
drawMatches( img_1, keypoints_1, img_2, keypoints_2, matches, img_matches );
//-- 图像1+关键点1 + 图像2+关键点2 + matches向量 ——> 合成输出图像
imshow("Matches", img_matches );

waitKey(0);

return 0;
}

void readme()
{
std::cout << " Usage: ./SURF_descriptor <img1> <img2>" << std::endl;
}