opencv3 C++ SIFT,SURF特征檢測函數用法

　　因為對opencv還不夠熟練，所以在調試的時候浪費了很多時間，網上找的代碼也時各種版本參雜，試了好久老是報錯，

在這里自己記錄一下。

　　我在ubuntu1804下進行，opencv版本是3.4.10及對應的contrib。測試主要有三個文件，png圖片一張，cpp文件一個以及一個CMakeLists.txt。

 

CMakeLists.txt如下：

cmake_minimum_required(VERSION 2.8)

set(CMAKE_BUILD_TYPE "Release")
# 添加c++ 11標准支持
set(CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++11 -O2")

# 尋找OpenCV庫
find_package(OpenCV REQUIRED)
# 添加頭文件
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})

add_executable(ttt ttt.cpp)
target_link_libraries(ttt ${OpenCV_LIBS})

ttt.cpp文件如下:

  #include <vector>
  #include <opencv2/opencv.hpp>
  #include <opencv2/xfeatures2d.hpp>
  
  
 using namespace std;
  using namespace cv;
  
 int main(int argc, char** argv) {
     
     cv::Mat img = cv::imread("./1.png", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
 
     cv::Mat out_img,des;
     vector<cv::KeyPoint> pts;
     
    Ptr<xfeatures2d::SIFT> sift=cv::xfeatures2d::SIFT::create();
     sift->detectAndCompute(img,cv::noArray(),pts,des);
     //檢測到的特征為pts,同時計算描述子為des
     // sift->detect(img,pts);//只進行檢測特征
 /*
     Ptr<xfeatures2d::SURF> surf=cv::xfeatures2d::SURF::create();
     surf->detectAndCompute(img,cv::noArray(),pts,des);
     // surf->detect(img,pts);
 */
     cv::drawKeypoints(img,pts,out_img);
     
     cv::imshow("Image", out_img);
     //cv::imwrite("sift.png",out_img);
     cv::waitKey(0);
 
     return 0;
 }

　　SIFT的create函數默認參數共5個，為int nfeatures = 0,int nOctaveLayers = 3,double contrastThreshold = 0.04,double edgeThreshold = 10,double sigma = 1.6

其中nfeatures為保留的特征數(根據分數排序后)，0表示保留所有檢測到的特征，也可以sift=cv::xfeatures2d::SIFT::create(100);保留分數最高的100個特征點。其余

參數以及介紹見https://docs.opencv.org/3.4.10/d5/d3c/classcv_1_1xfeatures2d_1_1SIFT.html

　　SURF的create函數默認參數也是5個，為double hessianThreshold=100, int nOctaves=4, int nOctaveLayers=3, bool extended=false, bool upright=false。

emm...並沒有給現成的參數控制特征點數量，其他內容詳見 https://docs.opencv.org/3.4.10/d5/df7/classcv_1_1xfeatures2d_1_1SURF.html

png圖片：

檢測結果:SIFT和SURF