平台：win10 x64 +VS 2015專業版 +opencv-3.x.+CMake+Anaconda3（python3.7.0）
Issue說明：Opencv3.0版本已經發布了有一段時間，在這段時間也是不斷的進行了更新和修復，最近看了一下3.0新增的一些功能，感覺還是蠻強大的，作為一個一直以Opencv為開發環境的程序員來說是一定要體驗一下這個新版本的,特別看到說在tracking領域近年比較好的文章TLD和 KCF都有擴展包了，那更是要嘗試一下。嘗試用擴展包實現sift/surf算法。
原因：opencv從2.x到3.x是一個很大的轉變，對於很多功能不完善、性能不穩定的模塊，都被方法了extra_modules（擴展模塊）里面了。這樣倒是穩定了，但是對於我這樣的新手，要添加這些擴展模塊卻是相當的痛苦啊！！因為要用到sift/surf算法，但是3.0以后這些算法都放到了在xfeacture模塊中，並不在主模塊中，於是就開始了艱難的配置過程。
解決辦法：Win10 x64+vs2015+opencv3.4.1+附加模塊opencv_contrib+cmake3.15.2編譯和配置
目錄：
一、下載地址匯總（OpenCV+OpenCV_contrib+CMake）
二、中間遇到的Issue匯總
三、主要參考鏈接
四、項目Issue
一、下載地址匯總（OpenCV+OpenCV_contrib+CMake）
OpenCV：https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/
OpenCV_contrib：https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases
CMake：https://cmake.org/download/
二、中間遇到的Issue匯總
Issue1：在github上下載資料，速度只有10幾KB/s,下個opencv_contrib-3.4.1.zip，需要一個多小時！！！如何修改host文件加快github訪問及下載速度？
答：進入目錄C:\Windows\System32\drivers\etc並打開host文件
就是要將新的host添加到文件后面添加內容
訪問：http://github.global.ssl.fastly.net.ipaddress.com/#ipinfo
查看IP地址（本人的是：151.101.185.194）
然后訪問：http://github.com.ipaddress.com/#ipinfo
查看IP地址（本人的是：192.30.253.112）
然后將就可以，在host文件末尾添加新的數據（一定要另起一行哦！）
151.101.185.194 github.global.ssl.fastly.net
192.30.253.112 github.com
為了是host生效，
在cmd里輸入如下指令
ipconfig /flushdns
參考：百度經驗：github怎么修改host表下載——https://jingyan.baidu.com/article/ea24bc397265049a62b331d7.html
Issue2：我之前的電腦是Win10 x64+vs2015+opencv3.4.1（使用opencv-3.4.1-vc14_vc15.exe解壓完成的，無附加模塊opencv_contrib）+cmake3.13.4，參看網上 opencv3.0中contrib模塊的添加——https://blog.csdn.net/streamchuanxi/article/details/51044929 配置一直報錯？方案九（x64）、方案十（x86）成功！
答：網上opencv3.0中contrib模塊的添加——https://blog.csdn.net/streamchuanxi/article/details/51044929中 從以下網址下載opencv源代碼和擴展模塊源代碼（一定要從下面鏈接下載，實際此博客這塊有錯誤！參看總結）。
OpenCV: https://github.com/Itseez/opencv
Extra Modules: https://github.com/Itseez/opencv_contrib
下載：opencv-master.zip+opencv_contrib-master.zip
然后點擊“configure”按鈕，更改內容，然后點擊“configure”,回提示Generate Done。
在D:\opencv3\build下找到OPENCV.sln，打開，找到CMakeTargets下的INSTALL，在Debug（或Release）下分別右鍵生成，經過40分鍾左右報錯！！！
方案一：上邊網址：opencv3-master.zip+opencv_contrib-master.zip+vs 14 2015 x64（第一次點擊“configure”按鈕選擇）
INSTALL生成時 報錯100多項 警告100多項
方案二：上邊網址：opencv3-master.zip+opencv_contrib-master.zip+vs 14 2015 win32（第一次點擊“configure”按鈕選擇）
INSTALL生成時 報錯100多項 警告100多項
官網下載opencv：opencv-master.zip+opencv_contrib-master.zip 鏈接：https://github.com/opencv
方案三：官網：opencv4-master.zip+opencv_contrib-master.zip+vs 14 2015 x64（第一次點擊“configure”按鈕選擇）
INSTALL生成時 報錯100多項 警告100多項
方案四：官網：opencv4-master.zip+opencv_contrib-master.zip+vs 14 2015 win32（第一次點擊“configure”按鈕選擇）
INSTALL生成時 報錯100多項 警告100多項
方案五：懷疑CMake版本問題，下載最新的CMake3.15.2（官網——CMake：https://cmake.org/download/）重試了方案一二三四
INSTALL生成時 報錯100多項 警告100多項
方案六：懷疑Win10系統環境變量問題，去掉%JAVA_HOME%\bin；%MYSQL_HOME%\bin\；D:\Working\buildOpenCV\bin；D:\ProgramFiles\gtk_-bundle_2.24.10_win32\bin；D:\ProgramFiles\MinGW-V5.1.6\MinGW\bin重試了方案一二三四
INSTALL生成時 報錯100多項 警告100多項
方案七：Win10+VS2017編譯opencv3.2.0和opencv_contrib3.2.0來調用text模塊——https://www.jianshu.com/p/4d49aa5e5656 中注意在安裝VS2017的時候需要勾選使用C++的桌面開發這個選項，否則后面用CMake編譯的時候可能會提示找不到C++編譯器。(估計應該就是需要右邊小紅框里的那個東西，但是保險起見我還是全裝了=-=) 懷疑VS2015安裝問題，
在網上搜索VS2015未報此安裝問題，另外自己安裝博客也沒有問題。
方案八：Win10+vs2015+opencv3.4.1+附加模塊opencv_contrib+cmake3.11.0編譯和配置——https://elody-07.github.io/opencv3.4.1+contrib+cmake3.11.0/#2-opencv3-4-1，重新下載opencv3.4.1+附加模塊opencv_contrib
注意：opencv_contrib的版本一定要和opencv相同！！！下載：opencv-3.4.1-vc14_vc15.exe+opencv_contrib-3.4.1.zip
官網：opencv-3.4.1-vc14_vc15.exe+opencv_contrib-3.4.1.zip+vs 14 2015 win32（第一次點擊“configure”按鈕選擇）
INSTALL生成時 報錯，但是這一次只報了兩個錯誤：1.const char不能賦值為char；2.模塊計算機類型“x64”與目標計算機類型“X86”沖突
第一個錯誤通過定位（cv2.cpp的889行）修改“char* str = PyString_AsString(obj);”為“const char* str = PyString_AsString(obj);”解決
第二個錯誤無法修改
方案九：官網：opencv-3.4.1-vc14_vc15.exe+opencv_contrib-3.4.1.zip+vs 14 2015 x64（第一次點擊“configure”按鈕選擇）
INSTALL生成時 報錯，但是這一次只報了兩個錯誤：1.const char不能賦值為char；2.無法打開文件"python37_d.lib"
第一個錯誤通過定位（cv2.cpp的889行）修改“char* str = PyString_AsString(obj);”為“const char* str = PyString_AsString(obj);”解決
第二個錯誤解決方案 參考：無法打開文件“python35_d.lib”——https://blog.csdn.net/weixin_38383877/article/details/89891380
法一：（簡單）全盤搜索python37.lib，把python37.lib復制粘貼后命名為python37_d.lib。（實際主要搜索是Anaconda3目錄下，我的python37.lib兩處在（1）C:\Users\wang\Anaconda3\libs，復制粘貼后命名為python37_d.lib；（2）C:\Users\wang\Anaconda3\pkgs\python-3.7.0-hea74fb7_0\libs，復制粘貼后命名為python37_d.lib）試了，生成不報錯，重新生成還是報錯！
法二：在 Anaconda3 的 pyconfig.h 文件中做出修改兩處。（搜索：pyconfig.h ，實際主要搜索是Anaconda3目錄下，我的pyconfig.h兩處在（1）C:\Users\wang\Anaconda3\include，記事本打開pyconfig.h，1)查找python37_d.lib，改為python37.lib；2)查找Py_DEBUG，注銷：//# define Py_DEBUG；（2）C:\Users\wang\Anaconda3\pkgs\python-3.7.0-hea74fb7_0\include，記事本打開pyconfig.h，1)查找python37_d.lib，改為python37.lib；2)查找Py_DEBUG，注銷：//# define Py_DEBUG；） 試了，成功！！！
注意：我試了只修改法一，法二（1）處仍會報錯無法打開文件"python37_d.lib" 。
方案十：更改python；參考：1）LNK1104 無法打開文件“python37_d.lib” 解決辦法——https://blog.csdn.net/weixin_43788499/article/details/84933210
2）Win10 OpenCV3.3.0+VS2013配置大坑，OpenCV解決方案編譯報錯“找不到python36_d.lib”錯誤——https://www.cnblogs.com/qilin20/p/10987398.html
具體實現：第一步：去掉Anaconda的路徑。（我刪除了系統環境變量：C:\Users\wang\Anaconda3；C:\Users\wang\Anaconda3\Scripts；C:\Users\wang\Anaconda3\Library\bin；C:\Users\wang\Anaconda3\Library\mingw-w64\bin）
第二步：重新安裝Python，確保你安裝了python的debug版本，勾選最后一項Download debug binaries（requires VS 2015 or later），然后install。（Python官網：https://www.python.org/,下載了python-3.6.5-amd64.exe，安裝參看：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1606573927720991570&wfr=spider&for=pc，在高級選項中勾選最后一項Download debug binaries（requires VS 2015 or later））
第三步：檢查Python的系統環境變量，若第二步沒有添加，添加為新安裝python的。（手動添加了系統環境變量：D:\ProgramFiles\Python36）
第四步：按方案八（官網：opencv-3.4.1-vc14_vc15.exe+opencv_contrib-3.4.1.zip+vs 14 2015 win32）配置，INSTALL生成時沒有報錯（錯誤0，警告66），成功！
第五步：測試代碼Issue11報錯：由於找不到 opencv_world341d.dll，無法繼續執行代碼。
解決方案：把D:\ProgramFiles\OpenCV3.4.1\opencv\mybuild\install\x86\vc14\bin3個后綴是.dll（opencv_world341d.dll，opencv_ffmpeg341.dll，opencv_img_hash341d.dll）應用程序擴展復制到C:\Windows\SysWOW64中，重新運行，成功！（參看：由於找不到 opencv_world320.dll，無法繼續執行代——https://www.cnblogs.com/ganjiqi/p/8651350.html）
注意：64位系統用戶需要注意，32位的DLL文件放在【C:\Windows\SysWOW64】，64位的DLL文件放在“【C:\Windows\System32】。
由於不用了Anaconda的python，更換了python，x86也成功了，所以，需要測試之前的方案。
目前測試方案一和方案三仍然fail，即INSTALL生成時 報錯100多項 警告100多項
綜上，方案九（x64）、方案十（x86）成功！
方案九（x64）：Anaconda3（python3.7.0）,配置x64可以，x86報錯模塊計算機類型“x64”與目標計算機類型“X86”沖突
方案十（x86）：python3.6.5，配置x86和x64都可以。推薦！！！
方案十配置過程：
步驟一：下載python3.6.5+opencv3.4.1+opencv_contrib+cmake
見一、下載地址匯總（OpenCV+OpenCV_contrib+CMake）+方案十具體實現
步驟二：Cmake編譯
見Issue3+Issue4+Issue6
步驟三：生成庫文件
見Issue7
步驟四：配置系統環境變量和工程
見Issue9
步驟五：測試項目
見Issue11+Issue12
總結：（1）Win10+vs2015+opencv3.4.1+附加模塊opencv_contrib+cmake3.11.0編譯和配置——https://elody-07.github.io/opencv3.4.1+contrib+cmake3.11.0/#2-opencv3-4-1
VS2015編譯只能用下載編譯好的cv3.x，而不能用下載好的opencv-master.zip。要使用下載編譯好的cv3.x！！！有的博客這塊有錯誤！
（2）在Windows下編譯擴展OpenCV 3.1.0 + opencv_contrib——https://www.cnblogs.com/jliangqiu2016/p/5597501.html
里面說明了：1）由於現在官方的opencv3.1.0要在x64上使用，而且在visual studio2013包括本身以后的平台上使用，怎么讓其在以前的版本使用，也可以在x86機子上跑呢？這也就是要CMake的原因之一
2）CMake編譯工具的選擇：第一次導出時需要設置后面用來編譯此OpenCV.sln工程的VS的版本（這里特別要注意的是，自己機器上是否裝有相應的VS版本，如果沒有裝，還是要編譯就會出錯，可能是找不到對應的工具原因，以及選擇X86和X64），這里用的是VS 2015，也可以選擇Visual Studio 10，就能在VS2010上使用：
3）debug版本和release版本的區別：release版本需要用動態鏈接庫？參看OpenCV：Debug和Release模式 && 靜態和動態編譯——https://www.cnblogs.com/king-lps/p/7758050.html
Issue3：1）CMake如何操作？2）Cmake編譯第一次編譯完成后會顯示編譯opencv所需要的參數。在Name為OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH的Value中填入opencv_contrib-3.0.0的路徑/modules（我的為：D:\ProgramFiles\OpenCV3\opencv\opencv_contrib-3.4.1\modules），添加后報錯？3）Cmake編譯第一次編譯后需要更改哪些參數？4）第二次編譯注意事項？
1）CMake使用？
答：安裝cmake后，打開bin目錄下的cmake-gui.exe
在where is the source code輸入opencv地址/sources地址
在where to build the libraries輸入保存編譯結果的地址
點擊Configure選擇對應自己電腦上的VS版本的編譯器，對於VS2015來說，32位的選擇Visual Studio 14 2015，64位的選擇Visual Studio 14 2015 Win64，點擊finish后自動進行第一次編譯
2）路徑問題！
答：windows系統的路徑問題，是“\”,而CMake路徑應為“/”，所以更改為D:/ProgramFiles/OpenCV3/opencv/opencv_contrib-3.4.1/modules
3）Cmake編譯第一次編譯后需要更改哪些參數？
答：四個參數：
1）選擇 BUILD_opencv_world;
2）OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH 中要填入contrib-master下的modules目錄；一定要是“/”
3）選擇OPENCV_ENABLE_NONFREE
4）去掉BUILD_opencv_hdf——第一次編譯后找不到，第二次編譯后才能找到！
參考：OpenCV4.0群的VS+opencv配置文檔：Windows環境下最新OpenCV代碼的-下載-編譯-使用（2018-9重制).pptx
4）第二次編譯注意事項？
答：在第一次編譯后更改完四個參數后，第二次編譯完后一定要檢查一下參數列表，如果參數列表還有紅色標記的條目及輸出欄是否有報錯（紅色，主要是下載失敗，參見Issue6），就再嘗試幾次configure，直到所有條目都是白色為止。
Issue4：Cmake編譯好的個人建議？后面再忙活都是白干！沒有xfeatures2d這類的文件？
答：【該步驟是個人建議】檢查一下附加模版是否成功編譯並加入到opencv中。如果附加模塊opencv_contrib並未成功編譯到opencv中，那后面再忙活都是白干。因為后面的步驟都比較費時，而且最終到了使用SIFT的時候才會發現附加模塊增加失敗，而且難以鎖定原因，必須返回來逐步檢查。所以個人建議不要跳過這一步，很簡單。
方法：進入where to build the binaries中設置的目錄，然后進入modules，查看一下是否有xfeatures2d這類的文件。這類文件是屬於附加模版opencv_contrib的，如果沒有，請檢查一下CMake中參數列表里，OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH的Value是否為opencv_contrib-3.0.0的路徑/modules，如果不是，請重新設置OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH的Value為opencv_contrib-3.0.0的路徑/modules，然后重新configure、generate。如果附加模塊opencv_contrib並未成功編譯到opencv中，那后面就夠忙活的了，后面更費時，而且最終會配置失敗，還難以想到。
（我檢查了我的路徑D:\ProgramFiles\OpenCV3\opencv\mybuild\modules下沒有xfeatures2d這類的文件，一直重新configure、generate還是沒有，最后在D:\ProgramFiles\OpenCV3\opencv\mybuild\modules\.firstpass下找到了，不知道是不是更改了，反正和網上說的不太一樣，在modules下的.firstpass文件夾下。）
參考：【圖像處理】windows 10 + vs2015+ opencv3.0.0 +附加模塊opencv_contrib編譯和配置——https://blog.csdn.net/chentravelling/article/details/59540828
Issue5：Win10 OpenCV3.3.0+VS2013配置大坑，OpenCV解決方案編譯報錯“找不到python36_d.lib”錯誤——https://www.cnblogs.com/qilin20/p/10987398.html
答：方案十給出，CMake配置時一定要注意Python的安裝路徑。在此說明VS配置若一直失敗，一定要更改Python。
Issue6：關於CMke配置的問題：opencv_ffmpeg.dll；opencv_ffmpeg_64.dll；face_landmark_model.dat一直下載失敗？
答：打開mybuild下CMakeDownloadLog.txt，里邊有下載鏈接，把鏈接傳至手機下載后，再把文件傳到CMakeDownloadLog.txt中說明的文件夾下。
（我的CMakeDownloadLog.txt路徑是D:\ProgramFiles\OpenCV3\opencv\mybuild，下載完成后opencv_ffmpeg.dll；opencv_ffmpeg_64.dll放置D:\ProgramFiles\OpenCV3\opencv\mybuild\3rdparty\ffmpeg下，face_landmark_model.dat放置D:\ProgramFiles\OpenCV3\opencv\mybuild\testdata\cv\face下，注意這里可能沒有testdata,cv,face文件夾，按照CMakeDownloadLog.txt給出的路徑依次建立即可。）
Issue7：VS2015在解決方案資源管理器中找到CMake Targets，右鍵點擊“生成”的問題？
答：步驟一： 在解決方案資源管理器中找到CMake Targets，右鍵點擊“生成”（大概40分鍾，我的電腦比較渣，50分鍾呢）。
步驟二：生成成功后，如果在mybuild文件夾中還沒有出現一個名為install的文件夾，回到VS界面，右擊INSTALL->僅用於項目->僅生成INSTALL，再次生成成功后就會出現install文件夾。
（我的路徑是D:\ProgramFiles\OpenCV3\opencv\mybuild，經檢查，mybuild下有了install文件夾。）
但是我使用的是：
步驟一：在“解決方案'OpenCV'（100多個項目）”上面點擊右鍵-->重新生成解決方案。（也得接近45分鍾呢。）
步驟二：找到CMakeTargets中的INSTALL，然后右鍵選擇“僅限於項目”-->“僅生成INSTALL”，然后就在D:\ProgramFiles\OpenCV3\opencv\mybuild\install中多了許多東東。
參看：Windows環境下編譯OpenCV3.0和OpenCV_contrib【原創】——https://segmentfault.com/a/1190000003496009
Issue8：無法打開文件 無法打開文件‘python37_d.lib’？
答：生成INSTALL時，我碰到過的問題，問題是：無法打開文件‘python37_d.lib’
原因是我之前在電腦上安裝了Anaconda3，openCV用Cmake編譯時都檢測到了。解決方法是打開python3對應的pyconfig.h文件，做兩處修改。
（搜索：pyconfig.h ，實際主要搜索是Anaconda3目錄下，我的pyconfig.h兩處在（1）C:\Users\wang\Anaconda3\include，記事本打開pyconfig.h，1)查找python37_d.lib，改為python37.lib；2)查找Py_DEBUG，注銷：//# define Py_DEBUG；（2）C:\Users\wang\Anaconda3\pkgs\python-3.7.0-hea74fb7_0\include，記事本打開pyconfig.h，1)查找python37_d.lib，改為python37.lib；2)查找Py_DEBUG，注銷：//# define Py_DEBUG；）
在方案九中的法二已有說明！
Issue9：添加系統環境變量？
答：在計算機-環境變量-path中增加CMake：where to build the binaries中設置的路徑\install\x64\vc14\bin
（我的是D:\ProgramFiles\OpenCV3\opencv\mybuild\install\x64\vc14\bin）
Issue10：配置新的工程？
答：打開VS2015，新建一個工程
找到屬性管理器->Debug|x64->右擊Microsoft.Cpp.x64.user->屬性
1）VC++目錄-包含目錄
<where to build the binaries中設置的路徑>\install\include
<where to build the binaries中設置的路徑>\install\include\opencv
<where to build the binaries中設置的路徑>\install\include\<opencv2>
2）VC++目錄-庫目錄
<where to build the binaries中設置的路徑>\install\x64\vc14\lib
3）鏈接器-輸入-附加依賴項
這里添加的.lib文件都需要出現在<where to build the binaries中設置的路徑>\install\x64\vc14\lib 中。如果lib文件被添加到附加依賴項里，但是上述文件夾中沒有該lib文件，會出現找不到XXX.lib的錯誤。
（我的where to build the binaries中設置的路徑是D:\ProgramFiles\OpenCV3\opencv\mybuild）
Issue11：測試？
答：在工程項目中新建一個cpp，記得添加到工程里。輸入如下代碼：
#include <iostream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
Mat img = imread("D:/Working/opencvimg/lena.jpg");//讀入一張圖片，更改為自己電腦需要調用的圖片的路徑和圖片名稱。
namedWindow("Test"); //創建一個名為Test窗口
imshow("Test", img); //窗口中顯示圖像
waitKey(5000); //等待5000ms后窗口自動關閉
}
選擇Debug，x64,運行代碼。
三、主要參考鏈接：
1）Win10+vs2015+opencv3.4.1+附加模塊opencv_contrib+cmake3.11.0編譯和配置——https://elody-07.github.io/opencv3.4.1+contrib+cmake3.11.0/#2-opencv3-4-1
2）【圖像處理】windows 10 + vs2015+ opencv3.0.0 +附加模塊opencv_contrib編譯和配置——https://blog.csdn.net/chentravelling/article/details/59540828
3）opencv3.0中contrib模塊的添加——https://blog.csdn.net/streamchuanxi/article/details/51044929
4）Opencv3.0和contribute模塊的下載 編譯 安裝——https://blog.csdn.net/u012462822/article/details/49100025#comments
5）在Windows下編譯擴展OpenCV 3.1.0 + opencv_contrib——https://www.cnblogs.com/jliangqiu2016/p/5597501.html
以上Issue是關於VS2015配置opencv3.0中contrib模塊的，以下Issue針對項目。
四、項目Issue：
Issue12：測試SIFT代碼？
答：在工程項目中新建一個cpp，記得添加到工程里。輸入如下代碼：
#include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/xfeatures2d.hpp> #include <opencv2/xfeatures2d/nonfree.hpp> #include <iostream> using namespace cv::xfeatures2d; using namespace std; using namespace cv; // 計算圖像的SIFT特征及匹配 float cacSIFTFeatureAndCompare(cv::Mat srcImage1, cv::Mat srcImage2, float paraHessian) { CV_Assert(srcImage1.data != NULL && srcImage2.data != NULL); // 轉換為灰度 cv::Mat grayMat1, grayMat2; cv::cvtColor(srcImage1, grayMat1, CV_RGB2GRAY); cv::cvtColor(srcImage2, grayMat2, CV_RGB2GRAY); // 初始化SIFT檢測描述子 cv::Ptr<Feature2D> sift = xfeatures2d::SIFT::create(); // 關鍵點及特征描述矩陣聲明 vector<cv::KeyPoint> keyPoints1, keyPoints2; cv::Mat descriptorMat1, descriptorMat2; sift->detectAndCompute(grayMat1, Mat(), keyPoints1, descriptorMat1); sift->detectAndCompute(grayMat2, Mat(), keyPoints2, descriptorMat2); float result = 0; // 特征點匹配 if (keyPoints1.size() > 0 && keyPoints2.size() > 0) { // 計算特征匹配點 cv::FlannBasedMatcher matcher; vector< cv::DMatch > matches; std::vector<cv::DMatch> viewMatches; matcher.match(descriptorMat1, descriptorMat2, matches); // 最優匹配判斷 double minDist = 100; for (int i = 0; i < matches.size(); i++) { if (matches[i].distance < minDist) minDist = matches[i].distance; } // 計算距離特征符合要求的特征點 int num = 0; std::cout << "minDist: " << minDist << std::endl; for (int i = 0; i < matches.size(); i++) { // 特征點匹配距離判斷 if (matches[i].distance <= 2 * minDist) { result += matches[i].distance * matches[i].distance; viewMatches.push_back(matches[i]); num++; } } // 匹配度計算 result /= num; // 繪制特征點匹配結果 cv::Mat matchMat; cv::drawMatches(srcImage1, keyPoints1, srcImage2, keyPoints2, matches, matchMat); cv::imshow("matchMat", matchMat); cv::waitKey(0); } return result; } int main() { // 讀取源圖像及待匹配圖像 cv::Mat srcImage1 = cv::imread("D:/Working/VS2015Projects/firstopencv082101/OpenCV2019082101/images/hand1.jpg", 1); if (srcImage1.empty()) return -1; cv::Mat srcImage2 = cv::imread("D:/Working/VS2015Projects/firstopencv082101/OpenCV2019082101/images/hand3.jpg", 1); if (srcImage2.empty()) return -1; float matchRate = cacSIFTFeatureAndCompare(srcImage1, srcImage2, 1000); std::cout << "matchRate: " << matchRate << std::endl; return 0; }
測試SURF代碼？
在工程項目中新建一個cpp，記得添加到工程里。輸入如下代碼：
#include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/xfeatures2d.hpp> #include <opencv2/xfeatures2d/nonfree.hpp> #include <iostream> using namespace cv::xfeatures2d; using namespace std; using namespace cv; // 計算圖像的SURF特征及匹配 float cacSURFFeatureAndCompare(cv::Mat srcImage1, cv::Mat srcImage2, float paraHessian) { CV_Assert(srcImage1.data != NULL && srcImage2.data != NULL); // 轉換為灰度 cv::Mat grayMat1, grayMat2; cv::cvtColor(srcImage1, grayMat1, CV_RGB2GRAY); cv::cvtColor(srcImage2, grayMat2, CV_RGB2GRAY); // 初始化SURF檢測描述子 cv::Ptr<Feature2D> surf = xfeatures2d::SURF::create(); // 關鍵點及特征描述矩陣聲明 vector<cv::KeyPoint> keyPoints1, keyPoints2; cv::Mat descriptorMat1, descriptorMat2; surf->detectAndCompute(grayMat1, Mat(), keyPoints1, descriptorMat1); surf->detectAndCompute(grayMat2, Mat(), keyPoints2, descriptorMat2); float result = 0; // 特征點匹配 if (keyPoints1.size() > 0 && keyPoints2.size() > 0) { // 計算特征匹配點 cv::FlannBasedMatcher matcher; vector< cv::DMatch > matches; std::vector<cv::DMatch> viewMatches; matcher.match(descriptorMat1, descriptorMat2, matches); // 最優匹配判斷 double minDist = 100; for (int i = 0; i < matches.size(); i++) { if (matches[i].distance < minDist) minDist = matches[i].distance; } // 計算距離特征符合要求的特征點 int num = 0; std::cout << "minDist: " << minDist << std::endl; for (int i = 0; i < matches.size(); i++) { // 特征點匹配距離判斷 if (matches[i].distance <= 2 * minDist) { result += matches[i].distance * matches[i].distance; viewMatches.push_back(matches[i]); num++; } } // 匹配度計算 result /= num; // 繪制特征點匹配結果 cv::Mat matchMat; cv::drawMatches(srcImage1, keyPoints1, srcImage2, keyPoints2, matches, matchMat); cv::imshow("matchMat", matchMat); cv::waitKey(0); } return result; } int main() { // 讀取源圖像及待匹配圖像 cv::Mat srcImage1 = cv::imread("D:/Working/VS2015Projects/firstopencv082101/OpenCV2019082101/images/hand1.jpg", 1); if (srcImage1.empty()) return -1; cv::Mat srcImage2 = cv::imread("D:/Working/VS2015Projects/firstopencv082101/OpenCV2019082101/images/hand3.jpg", 1); if (srcImage2.empty()) return -1; float matchRate = cacSURFFeatureAndCompare(srcImage1, srcImage2, 1000); std::cout << "matchRate: " << matchRate << std::endl; return 0; }
注意：（1）選擇Debug，x64,運行代碼。
（2）圖片的路徑！（我的圖片中設置的路徑是D:/Working/VS2015Projects/firstopencv082101/OpenCV2019082101/images/hand1.jpg和D:/Working/VS2015Projects/firstopencv082101/OpenCV2019082101/images/hand3.jpg）
參考：《OpenCV圖像處理編程實例》朱偉等著
Issue13：運行SIFT/SURF代碼錯誤？
答：若選擇Debug，x86報錯：LNK1104 無法打開文件“opencv_img_hash341d.lib”
原因：在編譯時配置的是x64，而x86無法調用x64的包
解決：在編譯時配置x86，但還未實驗，在前面的方案中配置x86失敗了，提示：模塊計算機類型“x64”與目標計算機類型“X86”沖突
若選擇Release，x64報錯：發生生成錯誤，無法解析的外部符號。
原因：在Issue10：配置新的工程中屬性管理器->Debug|x64->右擊Microsoft.Cpp.x64.user->屬性，只配置了Debug|x64
解決：配置新的工程中屬性管理器->Release|x64->右擊Microsoft.Cpp.x64.user->屬性