Sift特徵

sift = scale invariant feature transform—— 尺度不變特徵變換，具有尺度，旋轉，仿射，視角，光照不變性。。

關於sift的特徵介紹，已經有很多的blog對其進行簡介了，見參考的blog。我也沒有將2004年那篇原文精細看完，這裏只是提供在opencv中如何實現 sift關鍵點的檢測。

Code:

#include <iostream>
#include <opencv2\core\core.hpp>
#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include <opencv2\features2d\features2d.hpp>
#include <opencv2\nonfree\nonfree.hpp>             //  sift特徵在這個頭文件中

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    Mat image = imread("F:\\lena.png", 1);
    if(!image.data)
    {
        cout << "Fail to load image" << endl;
        return 0;
    }
    vector<KeyPoint> keypoints;          //  存放關鍵點
    SiftFeatureDetector sift(0.03, 10.0);   // 其中0.03代表特徵的閥值：用於去除低對比度的關鍵點   10是用於降低直線敏感度的閥值：去除不穩點的邊緣響應點
    sift.detect(image, keypoints);
    drawKeypoints(image, keypoints, image, Scalar(255,255,255), DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS);
    namedWindow("sift");
    imshow("sift", image);
    waitKey(0);
    return 0;
}

Explanation：

<1>sift函數閥值介紹見代碼註釋

<2>drawKeypoints函數：

(1)設置特徵點的顏色時可以賦予一個負值，這將產生有趣的結果，即繪製的圓將擁有不同的隨機顏色

(2)繪製標記參數：

 

struct DrawMatchesFlags{    enum    {
        DEFAULT = 0, // 輸出圖像將被創建(Mat::create),
                     // 只畫出特徵點，而不畫出周圍的circle包含特徵點的大小和方向.
        DRAW_OVER_OUTIMG = 1, // 輸出圖像將被創建(using Mat::create)，匹配點將被畫在輸出圖像的內容上.
        NOT_DRAW_SINGLE_POINTS = 2, // 單個的點不畫出.
        DRAW_RICH_KEYPOINTS = 4 // 對每個特徵點周圍的circle，包含特徵點的大小和方向將被畫出.
    };
};

Result:

參考blog：

http://www.cnblogs.com/cfantaisie/archive/2011/06/14/2080917.html

http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7639681

http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/8069548

http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/08/16/2643168.html