【OpenCV入门教程之十七】OpenCV重映射 & SURF特征点检测合辑

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写作当前博文时配套使用的OpenCV版本：
2.4.9

本篇文章中，我们一起探讨了OpenCV中重映射和SURF特征点检测相关的知识点，主要一起了解OpenCV中重映射相关的函数remap，SURF算法在OpenCV中的体现与应用。此博文一共有三个配套的麻雀虽小但五脏俱全的示例程序，其经过浅墨详细注释过的代码都在文中贴出，且文章最后提供了综合示例程序的下载。

依然是先看看程序运行截图。

重映射：





SURF特征点检测：

一、OpenCV重映射

1.1 重映射的概念简析

重映射，就是把一幅图像中某位置的像素放置到另一个图片指定位置的过程。为了完成映射过程, 我们需要获得一些插值为非整数像素的坐标,因为源图像与目标图像的像素坐标不是一一对应的。一般情况下，我们通过重映射来表达每个像素的位置
(x,y)，像这样 :

g(x,y) = f ( h(x,y) )

在这里， g( ) 是目标图像, f() 是源图像, 而h(x,y) 是作用于 (x,y) 的映射方法函数。

来看个例子。 若有一幅图像 I ,想满足下面的条件作重映射:

h(x,y) = (I.cols - x, y )

这样的话，图像会按照 x 轴方向发生翻转。那么，源图像和效果图分别如下:





在OpenCV中，我们用函数remap( )来实现简单重映射，下面我们就一起来看看这个函数。

1.2 remap(
)函数解析

remap( )函数会根据我们指定的映射形式，将源图像进行重映射几何变换，基于的式子如下：



需要注意，此函数不支持就地（in-place）操作。看看其原型和参数。

[cpp] view
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C++: void remap(InputArray src, OutputArraydst, InputArray map1, InputArray map2, int interpolation, intborderMode=BORDER_CONSTANT, const Scalar& borderValue=Scalar())

第一个参数，InputArray类型的src，输入图像，即源图像，填Mat类的对象即可，且需为单通道8位或者浮点型图像。
第二个参数，OutputArray类型的dst，函数调用后的运算结果存在这里，即这个参数用于存放函数调用后的输出结果，需和源图片有一样的尺寸和类型。
第三个参数，InputArray类型的map1，它有两种可能的表示对象。

表示点（x，y）的第一个映射。
表示CV_16SC2 , CV_32FC1 或CV_32FC2类型的X值。

第四个参数，InputArray类型的map2，同样，它也有两种可能的表示对象，而且他是根据map1来确定表示那种对象。

若map1表示点（x，y）时。这个参数不代表任何值。
表示CV_16UC1 , CV_32FC1类型的Y值（第二个值）。

第五个参数，int类型的interpolation,插值方式，之前的resize( )函数中有讲到，需要注意，resize( )函数中提到的INTER_AREA插值方式在这里是不支持的，所以可选的插值方式如下：

INTER_NEAREST - 最近邻插值
INTER_LINEAR – 双线性插值（默认值）
INTER_CUBIC – 双三次样条插值（逾4×4像素邻域内的双三次插值）
INTER_LANCZOS4 -Lanczos插值（逾8×8像素邻域的Lanczos插值）

第六个参数，int类型的borderMode，边界模式，有默认值BORDER_CONSTANT，表示目标图像中“离群点（outliers）”的像素值不会被此函数修改。
第七个参数，const Scalar&类型的borderValue，当有常数边界时使用的值，其有默认值Scalar( )，即默认值为0。

1.3 详细注释的重映射示例程序

下面放出精简后的以remap函数为核心的示例程序，方便大家快速掌握remap函数的使用方法。

[cpp] view
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//-----------------------------------【程序说明】----------------------------------------------

// 程序名称:：《【OpenCV入门教程之十七】OpenCV重映射 & SURF特征点检测合辑 》 博文配套源码

// 开发所用IDE版本：Visual Studio 2010

// 开发所用OpenCV版本： 2.4.9

// 2014年5月26日 Created by 浅墨

// 配套博文链接： http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26977557
// PS:程序结合配合博文学习效果更佳

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// 浅墨的豆瓣：http://www.douban.com/people/53426472/

//----------------------------------------------------------------------------------------------

//-----------------------------------【头文件包含部分】---------------------------------------

// 描述：包含程序所依赖的头文件

//----------------------------------------------------------------------------------------------

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"

#include <iostream>

//-----------------------------------【命名空间声明部分】--------------------------------------

// 描述：包含程序所使用的命名空间

//-----------------------------------------------------------------------------------------------

using namespace cv;

//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------

// 描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始执行

//-----------------------------------------------------------------------------------------------

int main( )

{

//【0】变量定义

Mat srcImage, dstImage;

Mat map_x, map_y;

//【1】载入原始图

srcImage = imread( "1.jpg", 1 );

if(!srcImage.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; }

imshow("原始图",srcImage);

//【2】创建和原始图一样的效果图，x重映射图，y重映射图

dstImage.create( srcImage.size(), srcImage.type() );

map_x.create( srcImage.size(), CV_32FC1 );

map_y.create( srcImage.size(), CV_32FC1 );

//【3】双层循环，遍历每一个像素点，改变map_x & map_y的值

for( int j = 0; j < srcImage.rows;j++)

{

for( int i = 0; i < srcImage.cols;i++)

{

//改变map_x & map_y的值.

map_x.at<float>(j,i) = static_cast<float>(i);

map_y.at<float>(j,i) = static_cast<float>(srcImage.rows - j);

}

}

//【4】进行重映射操作

remap( srcImage, dstImage, map_x, map_y, CV_INTER_LINEAR, BORDER_CONSTANT, Scalar(0,0, 0) );

//【5】显示效果图

imshow( "【程序窗口】", dstImage );

waitKey();

return 0;

}

显示效果图：

最近世界杯正如火如荼地进行着，这里的图片素材就是巴西队的球星们~

1.4 OpenCV2.X中remap函数源代码

这里我们放出remap函数的源码，供需要了解其实现细节的朋友们观看，浅墨在这里不花时间对其进行剖析。

[cpp] view
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void cv::remap( InputArray _src, OutputArray _dst,

InputArray _map1, InputArray _map2,

int interpolation, int borderType, const Scalar& borderValue )

{

static RemapNNFunc nn_tab[] =

{

remapNearest<uchar>, remapNearest<schar>, remapNearest<ushort>, remapNearest<short>,

remapNearest<int>, remapNearest<float>, remapNearest<double>, 0

};

static RemapFunc linear_tab[] =

{

remapBilinear<FixedPtCast<int, uchar, INTER_REMAP_COEF_BITS>, RemapVec_8u, short>, 0,

remapBilinear<Cast<float, ushort>, RemapNoVec, float>,

remapBilinear<Cast<float, short>, RemapNoVec, float>, 0,

remapBilinear<Cast<float, float>, RemapNoVec, float>,

remapBilinear<Cast<double, double>, RemapNoVec, float>, 0

};

static RemapFunc cubic_tab[] =

{

remapBicubic<FixedPtCast<int, uchar, INTER_REMAP_COEF_BITS>, short, INTER_REMAP_COEF_SCALE>, 0,

remapBicubic<Cast<float, ushort>, float, 1>,

remapBicubic<Cast<float, short>, float, 1>, 0,

remapBicubic<Cast<float, float>, float, 1>,

remapBicubic<Cast<double, double>, float, 1>, 0

};

static RemapFunc lanczos4_tab[] =

{

remapLanczos4<FixedPtCast<int, uchar, INTER_REMAP_COEF_BITS>, short, INTER_REMAP_COEF_SCALE>, 0,

remapLanczos4<Cast<float, ushort>, float, 1>,

remapLanczos4<Cast<float, short>, float, 1>, 0,

remapLanczos4<Cast<float, float>, float, 1>,

remapLanczos4<Cast<double, double>, float, 1>, 0

};

Mat src = _src.getMat(), map1 = _map1.getMat(), map2 = _map2.getMat();

CV_Assert( map1.size().area() > 0 );

CV_Assert( !map2.data || (map2.size() == map1.size()));

_dst.create( map1.size(), src.type() );

Mat dst = _dst.getMat();

if( dst.data == src.data )

src = src.clone();

int depth = src.depth();

RemapNNFunc nnfunc = 0;

RemapFunc ifunc = 0;

const void* ctab = 0;

bool fixpt = depth == CV_8U;

bool planar_input = false;

if( interpolation == INTER_NEAREST )

{

nnfunc = nn_tab[depth];

CV_Assert( nnfunc != 0 );

}

else

{

if( interpolation == INTER_AREA )

interpolation = INTER_LINEAR;

if( interpolation == INTER_LINEAR )

ifunc = linear_tab[depth];

else if( interpolation == INTER_CUBIC )

ifunc = cubic_tab[depth];

else if( interpolation == INTER_LANCZOS4 )

ifunc = lanczos4_tab[depth];

else

CV_Error( CV_StsBadArg, "Unknown interpolation method" );

CV_Assert( ifunc != 0 );

ctab = initInterTab2D( interpolation, fixpt );

}

const Mat *m1 = &map1, *m2 = &map2;

if( (map1.type() == CV_16SC2 && (map2.type() == CV_16UC1 || map2.type() == CV_16SC1 || !map2.data)) ||

(map2.type() == CV_16SC2 && (map1.type() == CV_16UC1 || map1.type() == CV_16SC1 || !map1.data)) )

{

if( map1.type() != CV_16SC2 )

std::swap(m1, m2);

}

else

{

CV_Assert( ((map1.type() == CV_32FC2 || map1.type() == CV_16SC2) && !map2.data) ||

(map1.type() == CV_32FC1 && map2.type() == CV_32FC1) );

planar_input = map1.channels() == 1;

}

RemapInvoker invoker(src, dst, m1, m2, interpolation,

borderType, borderValue, planar_input, nnfunc, ifunc,

ctab);

parallel_for_(Range(0, dst.rows), invoker, dst.total()/(double)(1<<16));

}

好了，重映射先就讲这么多，在文章末尾还有一个综合一点的示例程序供大家学习。下面我们开始讲解SURF相关的内容。

二．SURF特征点检测

SURF算法有一些不错的内容和用法，OpenCV中使用颇多，浅墨会花一些篇幅对其进行讲解。今天的这篇文章只是一个小小的开头，主要介绍SURF特征点检测。

先简单了解一下SURF算法的大概内容吧。

2.1 SURF算法概览

SURF，我们简单介绍一下，英语全称为SpeededUp Robust Features，直译的话就是“加速版的具有鲁棒性的特征“算法，由Bay在2006年首次提出。SURF是尺度不变特征变换算法（SIFT算法）的加速版。一般来说，标准的SURF算子比SIFT算子快好几倍，并且在多幅图片下具有更好的稳定性。SURF最大的特征在于采用了harr特征以及积分图像的概念，这大大加快了程序的运行时间。SURF可以应用于计算机视觉的物体识别以及3D重构中。

PS: 由于我们的专栏侧重点是教大家如何快速入门OpenCV编程，不是来进行图像处理科普的，所以原理部分不会花笔墨多讲。一方面是浅墨也不喜欢讲这些枯燥的概念，另一方面是大家肯定应该也不喜欢看这些枯燥的原理，大家是喜欢看代码的〜(￣▽￣〜)。就像小魏CPU童鞋在博客上写的，“Talk is cheap. Show me thecode.”

所以原理部分大家就自行用搜索引擎去学习吧，浅墨会将更多的笔墨用来分享网络上独一无二的干货。

2.2 前世今生——SURF类相关OpenCV源码剖析

OpenCV中关于SURF算法的部分，常常涉及到的是SURF、SurfFeatureDetector、SurfDescriptorExtractor这三个类，这一小节我们就来对他们进行人肉，挖挖其背景，看看他们究竟是什么来头。

在D:\Program Files (x86)\opencv\sources\modules\nonfree\include\opencv2\nonfree下的features2d.hpp头文件中，我们可以发现这样两句定义：

[cpp] view
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typedef SURF SurfFeatureDetector;

typedef SURF SurfDescriptorExtractor;

我们都知道，typedef声明是为现有类型创建一个新的名字，类型别名。这就表示，SURF类忽然同时有了两个新名字SurfFeatureDetector以及SurfDescriptorExtractor。

也就是说，我们平常使用的SurfFeatureDetector类和SurfDescriptorExtractor类，其实就是SURF类，他们三者等价。

然后在这两句定义的上方，我们可以看到SURF类的类声明全貌：

[cpp] view
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class CV_EXPORTS_W SURF : public Feature2D

{

public:

//! the default constructor

CV_WRAP SURF();

//! the full constructor taking all the necessary parameters

explicit CV_WRAP SURF(double hessianThreshold,

int nOctaves=4, int nOctaveLayers=2,

bool extended=true, bool upright=false);

//! returns the descriptor size in float's (64 or 128)

CV_WRAP int descriptorSize() const;

//! returns the descriptor type

CV_WRAP int descriptorType() const;

//! finds the keypoints using fast hessian detector used in SURF

void operator()(InputArray img, InputArray mask,

CV_OUT vector<KeyPoint>& keypoints) const;

//! finds the keypoints and computes their descriptors. Optionally it can compute descriptors for the user-provided keypoints

void operator()(InputArray img, InputArray mask,

CV_OUT vector<KeyPoint>& keypoints,

OutputArray descriptors,

bool useProvidedKeypoints=false) const;

AlgorithmInfo* info() const;

CV_PROP_RW double hessianThreshold;

CV_PROP_RW int nOctaves;

CV_PROP_RW int nOctaveLayers;

CV_PROP_RW bool extended;

CV_PROP_RW bool upright;

protected:

void detectImpl( const Mat& image, vector<KeyPoint>& keypoints, const Mat& mask=Mat() ) const;

void computeImpl( const Mat& image, vector<KeyPoint>& keypoints, Mat& descriptors ) const;

};

可以观察到，SURF类公共继承自Feature2D类，我们再次进行转到，可以在路径d:\Program Files(x86)\opencv\build\include\opencv2\features2d\features2d.hpp看到Feature2D类的声明：

[cpp] view
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class CV_EXPORTS_W Feature2D : public FeatureDetector, public DescriptorExtractor

{

public:

/*

* Detect keypoints in an image.

* image The image.

* keypoints The detected keypoints.

* mask Mask specifying where to look for keypoints (optional). Must be a char

* matrix with non-zero values in the region of interest.

* useProvidedKeypoints If true, the method will skip the detection phase and will compute

* descriptors for the provided keypoints

*/

CV_WRAP_AS(detectAndCompute) virtual void operator()( InputArray image, InputArray mask,

CV_OUT vector<KeyPoint>& keypoints,

OutputArray descriptors,

bool useProvidedKeypoints=false ) const = 0;

CV_WRAP void compute( const Mat& image, CV_OUT CV_IN_OUT std::vector<KeyPoint>& keypoints, CV_OUT Mat& descriptors ) const;

// Create feature detector and descriptor extractor by name.

CV_WRAP static Ptr<Feature2D> create( const string& name );

};

显然，Feature2D类又是公共继承自FeatureDetector以及 DescriptorExtractor类。继续刨根问底，我们看看其父类FeatureDetector以及 DescriptorExtractor类的定义。

首先是FeatureDetector类：

[cpp] view
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/************************************ Base Classes ************************************/

/*

* Abstract base class for 2D image feature detectors.

*/

class CV_EXPORTS_W FeatureDetector : public virtual Algorithm

{

public:

virtual ~FeatureDetector();

/*

* Detect keypoints in an image.

* image The image.

* keypoints The detected keypoints.

* mask Mask specifying where to look for keypoints (optional). Must be a char

* matrix with non-zero values in the region of interest.

*/

CV_WRAP void detect( const Mat& image, CV_OUT vector<KeyPoint>& keypoints, const Mat& mask=Mat() ) const;

/*

* Detect keypoints in an image set.

* images Image collection.

* keypoints Collection of keypoints detected in an input images. keypoints[i] is a set of keypoints detected in an images[i].

* masks Masks for image set. masks[i] is a mask for images[i].

*/

void detect( const vector<Mat>& images, vector<vector<KeyPoint> >& keypoints, const vector<Mat>& masks=vector<Mat>() ) const;

// Return true if detector object is empty

CV_WRAP virtual bool empty() const;

// Create feature detector by detector name.

CV_WRAP static Ptr<FeatureDetector> create( const string& detectorType );

protected:

virtual void detectImpl( const Mat& image, vector<KeyPoint>& keypoints, const Mat& mask=Mat() ) const = 0;

/*

* Remove keypoints that are not in the mask.

* Helper function, useful when wrapping a library call for keypoint detection that

* does not support a mask argument.

*/

static void removeInvalidPoints( const Mat& mask, vector<KeyPoint>& keypoints );

};

这里，我们看到了我们以后经常会用到的detect( )方法重载的两个原型，原来是SURF类经过两层的继承，从FeatureDetector类继承而来的。

[cpp] view
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/*

* Detect keypoints in an image.

* image The image.

* keypoints The detected keypoints.

* mask Mask specifying where to look for keypoints (optional). Must be a char

* matrix with non-zero values in the region of interest.

*/

CV_WRAP void detect( const Mat& image, CV_OUT vector<KeyPoint>& keypoints, const Mat& mask=Mat() ) const;

/*

* Detect keypoints in an image set.

* images Image collection.

* keypoints Collection of keypoints detected in an input images. keypoints[i] is a set of keypoints detected in an images[i].

* masks Masks for image set. masks[i] is a mask for images[i].

*/

void detect( const vector<Mat>& images, vector<vector<KeyPoint> >& keypoints, const vector<Mat>& masks=vector<Mat>() ) const;

同样，看看SURF类的另一个“爷爷”DescriptorExtractor类的声明。

[cpp] view
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/*

* Abstract base class for computing descriptors for image keypoints.

*

* In this interface we assume a keypoint descriptor can be represented as a

* dense, fixed-dimensional vector of some basic type. Most descriptors used

* in practice follow this pattern, as it makes it very easy to compute

* distances between descriptors. Therefore we represent a collection of

* descriptors as a Mat, where each row is one keypoint descriptor.

*/

class CV_EXPORTS_W DescriptorExtractor : public virtual Algorithm

{

public:

virtual ~DescriptorExtractor();

/*

* Compute the descriptors for a set of keypoints in an image.

* image The image.

* keypoints The input keypoints. Keypoints for which a descriptor cannot be computed are removed.

* descriptors Copmputed descriptors. Row i is the descriptor for keypoint i.

*/

CV_WRAP void compute( const Mat& image, CV_OUT CV_IN_OUT vector<KeyPoint>& keypoints, CV_OUT Mat& descriptors ) const;

/*

* Compute the descriptors for a keypoints collection detected in image collection.

* images Image collection.

* keypoints Input keypoints collection. keypoints[i] is keypoints detected in images[i].

* Keypoints for which a descriptor cannot be computed are removed.

* descriptors Descriptor collection. descriptors[i] are descriptors computed for set keypoints[i].

*/

void compute( const vector<Mat>& images, vector<vector<KeyPoint> >& keypoints, vector<Mat>& descriptors ) const;

CV_WRAP virtual int descriptorSize() const = 0;

CV_WRAP virtual int descriptorType() const = 0;

CV_WRAP virtual bool empty() const;

CV_WRAP static Ptr<DescriptorExtractor> create( const string& descriptorExtractorType );

protected:

virtual void computeImpl( const Mat& image, vector<KeyPoint>& keypoints, Mat& descriptors ) const = 0;

/*

* Remove keypoints within borderPixels of an image edge.

*/

static void removeBorderKeypoints( vector<KeyPoint>& keypoints,

Size imageSize, int borderSize );

};

上述代码表明FeatureDetector 类和DescriptorExtractor类都虚继承自Algorithm基类。

呼，历经千辛万苦，终于，我们找到SURF类德高望重的祖先——OpenCV中的Algorithm基类。看看其原型声明：

[cpp] view
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/*!

Base class for high-level OpenCV algorithms

*/

class CV_EXPORTS_W Algorithm

{

public:

Algorithm();

virtual ~Algorithm();

string name() const;

template<typename _Tp> typename ParamType<_Tp>::member_type get(const string& name) const;

template<typename _Tp> typename ParamType<_Tp>::member_type get(const char* name) const;

CV_WRAP int getInt(const string& name) const;

CV_WRAP double getDouble(const string& name) const;

CV_WRAP bool getBool(const string& name) const;

CV_WRAP string getString(const string& name) const;

CV_WRAP Mat getMat(const string& name) const;

CV_WRAP vector<Mat> getMatVector(const string& name) const;

CV_WRAP Ptr<Algorithm> getAlgorithm(const string& name) const;

void set(const string& name, int value);

void set(const string& name, double value);

void set(const string& name, bool value);

void set(const string& name, const string& value);

void set(const string& name, const Mat& value);

void set(const string& name, const vector<Mat>& value);

void set(const string& name, const Ptr<Algorithm>& value);

template<typename _Tp> void set(const string& name, const Ptr<_Tp>& value);

CV_WRAP void setInt(const string& name, int value);

CV_WRAP void setDouble(const string& name, double value);

CV_WRAP void setBool(const string& name, bool value);

CV_WRAP void setString(const string& name, const string& value);

CV_WRAP void setMat(const string& name, const Mat& value);

CV_WRAP void setMatVector(const string& name, const vector<Mat>& value);

CV_WRAP void setAlgorithm(const string& name, const Ptr<Algorithm>& value);

template<typename _Tp> void setAlgorithm(const string& name, const Ptr<_Tp>& value);

void set(const char* name, int value);

void set(const char* name, double value);

void set(const char* name, bool value);

void set(const char* name, const string& value);

void set(const char* name, const Mat& value);

void set(const char* name, const vector<Mat>& value);

void set(const char* name, const Ptr<Algorithm>& value);

template<typename _Tp> void set(const char* name, const Ptr<_Tp>& value);

void setInt(const char* name, int value);

void setDouble(const char* name, double value);

void setBool(const char* name, bool value);

void setString(const char* name, const string& value);

void setMat(const char* name, const Mat& value);

void setMatVector(const char* name, const vector<Mat>& value);

void setAlgorithm(const char* name, const Ptr<Algorithm>& value);

template<typename _Tp> void setAlgorithm(const char* name, const Ptr<_Tp>& value);

CV_WRAP string paramHelp(const string& name) const;

int paramType(const char* name) const;

CV_WRAP int paramType(const string& name) const;

CV_WRAP void getParams(CV_OUT vector<string>& names) const;

virtual void write(FileStorage& fs) const;

virtual void read(const FileNode& fn);

typedef Algorithm* (*Constructor)(void);

typedef int (Algorithm::*Getter)() const;

typedef void (Algorithm::*Setter)(int);

CV_WRAP static void getList(CV_OUT vector<string>& algorithms);

CV_WRAP static Ptr<Algorithm> _create(const string& name);

template<typename _Tp> static Ptr<_Tp> create(const string& name);

virtual AlgorithmInfo* info() const /* TODO: make it = 0;*/ { return 0; }

};

关于这几个类缠绵悱恻的关系，画个图就一目了然了，也就是这样的过程：

3.3 drawKeypoints函数详解

因为接下来的示例程序需要用到drawKeypoints函数，我们在这里顺便讲一讲。

顾名思义，此函数用于绘制关键点。

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

第一个参数，const Mat&类型的src，输入图像。
第二个参数，const vector<KeyPoint>&类型的keypoints，根据源图像得到的特征点，它是一个输出参数。
第三个参数，Mat&类型的outImage，输出图像，其内容取决于第五个参数标识符falgs。
第四个参数，const Scalar&类型的color，关键点的颜色，有默认值Scalar::all(-1)。
第五个参数，int类型的flags，绘制关键点的特征标识符，有默认值DrawMatchesFlags::DEFAULT。可以在如下这个结构体中选取值。

[cpp] view
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struct DrawMatchesFlags

{

enum

{

DEFAULT = 0, // Output image matrix will be created (Mat::create),

// i.e. existing memory of output image may be reused.

// Two source images, matches, and single keypoints

// will be drawn.

// For each keypoint, only the center point will be

// drawn (without a circle around the keypoint with the

// keypoint size and orientation).

DRAW_OVER_OUTIMG = 1, // Output image matrix will not be

// created (using Mat::create). Matches will be drawn

// on existing content of output image.

NOT_DRAW_SINGLE_POINTS = 2, // Single keypoints will not be drawn.

DRAW_RICH_KEYPOINTS = 4 // For each keypoint, the circle around

// keypoint with keypoint size and orientation will

// be drawn.

};

};

三、综合示例部分

因为这次的两个知识点关联度不大，所以不方便组织起来成为一个综合示例程序。在这里我们分开将其放出。

3.1 重映射综合示例程序

先放出以remap为核心的综合示例程序，可以用按键控制四种不同的映射模式。且利用了OpenCV版本标识宏“CV_VERSION”，在帮助文字相关代码中加入了一句：

[cpp] view
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printf("\t当前使用的OpenCV版本为 OpenCV "CV_VERSION);

便可以智能检测出当前使用的OpenCV版本，并输出。如图：

按键说明也可以由上图看出。

放出这个程序详细注释的源代码：

[cpp] view
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//-----------------------------------【程序说明】----------------------------------------------

// 程序名称:：《【OpenCV入门教程之十七】OpenCV重映射 & SURF特征点检测合辑 》 博文配套源码

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//----------------------------------------------------------------------------------------------

//-----------------------------------【头文件包含部分】---------------------------------------

// 描述：包含程序所依赖的头文件

//----------------------------------------------------------------------------------------------

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"

#include <iostream>

//-----------------------------------【命名空间声明部分】--------------------------------------

// 描述：包含程序所使用的命名空间

//-----------------------------------------------------------------------------------------------

using namespace cv;

using namespace std;

//-----------------------------------【宏定义部分】--------------------------------------------

// 描述：定义一些辅助宏

//------------------------------------------------------------------------------------------------

#define WINDOW_NAME "【程序窗口】" //为窗口标题定义的宏

//-----------------------------------【全局变量声明部分】--------------------------------------

// 描述：全局变量的声明

//-----------------------------------------------------------------------------------------------

Mat g_srcImage, g_dstImage;

Mat g_map_x, g_map_y;

//-----------------------------------【全局函数声明部分】--------------------------------------

// 描述：全局函数的声明

//-----------------------------------------------------------------------------------------------

int update_map( int key);

static void ShowHelpText( );//输出帮助文字

//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------

// 描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始执行

//-----------------------------------------------------------------------------------------------

int main( int argc, char** argv )

{

//改变console字体颜色

system("color 2F");

//显示帮助文字

ShowHelpText();

//【1】载入原始图

g_srcImage = imread( "1.jpg", 1 );

if(!g_srcImage.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; }

imshow("原始图",g_srcImage);

//【2】创建和原始图一样的效果图，x重映射图，y重映射图

g_dstImage.create( g_srcImage.size(), g_srcImage.type() );

g_map_x.create( g_srcImage.size(), CV_32FC1 );

g_map_y.create( g_srcImage.size(), CV_32FC1 );

//【3】创建窗口并显示

namedWindow( WINDOW_NAME, CV_WINDOW_AUTOSIZE );

imshow(WINDOW_NAME,g_srcImage);

//【4】轮询按键，更新map_x和map_y的值，进行重映射操作并显示效果图

while( 1 )

{

//获取键盘按键

int key = waitKey(0);

//判断ESC是否按下，若按下便退出

if( (key & 255) == 27 )

{

cout << "程序退出...........\n";

break;

}

//根据按下的键盘按键来更新 map_x & map_y的值. 然后调用remap( )进行重映射

update_map(key);

remap( g_srcImage, g_dstImage, g_map_x, g_map_y, CV_INTER_LINEAR, BORDER_CONSTANT, Scalar(0,0, 0) );

//显示效果图

imshow( WINDOW_NAME, g_dstImage );

}

return 0;

}

//-----------------------------------【update_map( )函数】--------------------------------

// 描述：根据按键来更新map_x与map_x的值

//----------------------------------------------------------------------------------------------

int update_map( int key )

{

//双层循环，遍历每一个像素点

for( int j = 0; j < g_srcImage.rows;j++)

{

for( int i = 0; i < g_srcImage.cols;i++)

{

switch(key)

{

case '1': // 键盘【1】键按下，进行第一种重映射操作

if( i > g_srcImage.cols*0.25 && i < g_srcImage.cols*0.75 && j > g_srcImage.rows*0.25 && j < g_srcImage.rows*0.75)

{

g_map_x.at<float>(j,i) = static_cast<float>(2*( i - g_srcImage.cols*0.25 ) + 0.5);

g_map_y.at<float>(j,i) = static_cast<float>(2*( j - g_srcImage.rows*0.25 ) + 0.5);

}

else

{

g_map_x.at<float>(j,i) = 0;

g_map_y.at<float>(j,i) = 0;

}

break;

case '2':// 键盘【2】键按下，进行第二种重映射操作

g_map_x.at<float>(j,i) = static_cast<float>(i);

g_map_y.at<float>(j,i) = static_cast<float>(g_srcImage.rows - j);

break;

case '3':// 键盘【3】键按下，进行第三种重映射操作

g_map_x.at<float>(j,i) = static_cast<float>(g_srcImage.cols - i);

g_map_y.at<float>(j,i) = static_cast<float>(j);

break;

case '4':// 键盘【4】键按下，进行第四种重映射操作

g_map_x.at<float>(j,i) = static_cast<float>(g_srcImage.cols - i);

g_map_y.at<float>(j,i) = static_cast<float>(g_srcImage.rows - j);

break;

}

}

}

return 1;

}

//-----------------------------------【ShowHelpText( )函数】----------------------------------

// 描述：输出一些帮助信息

//----------------------------------------------------------------------------------------------

static void ShowHelpText()

{

//输出一些帮助信息

printf("\n\n\n\t欢迎来到重映射示例程序~\n\n");

printf("\t当前使用的OpenCV版本为 OpenCV "CV_VERSION);

printf( "\n\n\t按键操作说明: \n\n"

"\t\t键盘按键【ESC】- 退出程序\n"

"\t\t键盘按键【1】- 第一种映射方式\n"

"\t\t键盘按键【2】- 第二种映射方式\n"

"\t\t键盘按键【3】- 第三种映射方式\n"

"\t\t键盘按键【4】- 第四种映射方式\n"

"\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t by浅墨\n\n\n"

);

}

运行效果图。首先是原始图：

第一种重映射：

第二种重映射：

第三种重映射：

第四种重映射：

3.2 SURF特征点检测综合示例程序

这个示例程涉及到如下三个方面：

使用 FeatureDetector 接口来发现感兴趣点。
使用 SurfFeatureDetector 以及其函数 detect 来实现检测过程
使用函数 drawKeypoints 绘制检测到的关键点。

详细注释的源代码：

[cpp] view
plain copy

//-----------------------------------【程序说明】----------------------------------------------

// 程序名称:：《【OpenCV入门教程之十七】OpenCV重映射 & SURF特征点检测合辑 》 博文配套源码 之【SURF特征点检测】

// 开发所用IDE版本：Visual Studio 2010

// 开发所用OpenCV版本： 2.4.9

// 2014年6月15日 Created by 浅墨

// 配套博文链接： http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/30974513
// PS:程序结合配合博文学习效果更佳

// 浅墨的微博：@浅墨_毛星云 http://weibo.com/1723155442
// 浅墨的知乎：http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun

// 浅墨的豆瓣：http://www.douban.com/people/53426472/

//----------------------------------------------------------------------------------------------

//-----------------------------------【头文件包含部分】---------------------------------------

// 描述：包含程序所依赖的头文件

//----------------------------------------------------------------------------------------------

#include "opencv2/core/core.hpp"

#include "opencv2/features2d/features2d.hpp"

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"

#include "opencv2/nonfree/nonfree.hpp"

#include <iostream>

//-----------------------------------【命名空间声明部分】--------------------------------------

// 描述：包含程序所使用的命名空间

//-----------------------------------------------------------------------------------------------

using namespace cv;

//-----------------------------------【全局函数声明部分】--------------------------------------

// 描述：全局函数的声明

//-----------------------------------------------------------------------------------------------

static void ShowHelpText( );//输出帮助文字

//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------

// 描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始执行

//-----------------------------------------------------------------------------------------------

int main( int argc, char** argv )

{

//【0】改变console字体颜色

system("color 2F");

//【0】显示帮助文字

ShowHelpText( );

//【1】载入源图片并显示

Mat srcImage1 = imread("1.jpg", 1 );

Mat srcImage2 = imread("2.jpg", 1 );

if( !srcImage1.data || !srcImage2.data )//检测是否读取成功

{ printf("读取图片错误，请确定目录下是否有imread函数指定名称的图片存在~！ \n"); return false; }

imshow("原始图1",srcImage1);

imshow("原始图2",srcImage2);

//【2】定义需要用到的变量和类

int minHessian = 400;//定义SURF中的hessian阈值特征点检测算子

SurfFeatureDetector detector( minHessian );//定义一个SurfFeatureDetector（SURF） 特征检测类对象

std::vector<KeyPoint> keypoints_1, keypoints_2;//vector模板类是能够存放任意类型的动态数组，能够增加和压缩数据

//【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, keypoints_1 );

detector.detect( srcImage2, keypoints_2 );

//【4】绘制特征关键点

Mat img_keypoints_1; Mat img_keypoints_2;

drawKeypoints( srcImage1, keypoints_1, img_keypoints_1, Scalar::all(-1), DrawMatchesFlags::DEFAULT );

drawKeypoints( srcImage2, keypoints_2, img_keypoints_2, Scalar::all(-1), DrawMatchesFlags::DEFAULT );

//【5】显示效果图

imshow("特征点检测效果图1", img_keypoints_1 );

imshow("特征点检测效果图2", img_keypoints_2 );

waitKey(0);

return 0;

}

//-----------------------------------【ShowHelpText( )函数】----------------------------------

// 描述：输出一些帮助信息

//----------------------------------------------------------------------------------------------

void ShowHelpText()

{

//输出一些帮助信息

printf("\n\n\n\t欢迎来到【SURF特征点检测】示例程序~\n\n");

printf("\t当前使用的OpenCV版本为 OpenCV "CV_VERSION);

printf( "\n\n\t按键操作说明: \n\n"

"\t\t键盘按键任意键- 退出程序\n\n"

"\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t by浅墨\n\n\n");

}

这里的图片素材是浅墨自己用手机拍的自己写的书：）

第一组图片对比效果：

第二组图片对比效果：

本篇文章的配套源代码请点击这里下载：

【浅墨OpenCV入门教程之十七】配套源代码之【重映射】
下载

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【浅墨OpenCV入门教程之十七】配套源代码之【SURF特征点检测】下载

这里，由于我安装的环境是OpenCV3.1,有些头文件是不存在的，所以要单独下载，具体请参考下一篇blog。