SURF特征点检测实现

Jack-Elvis 2021-08-13 原文

SURF特征点检测的实现如下所示：

SURF函数的用法：

一般create（）用minHessian即可

代码：

 1 #include <opencv2/opencv.hpp>
 2 #include <opencv2/xfeatures2d.hpp>
 3 #include <iostream>
 4 
 5 using namespace cv;
 6 using namespace cv::xfeatures2d;
 7 using namespace std;
 8 
 9 int main(int argc, char** argv) {
10     Mat src = imread("L:/4.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
11     //将读取的图片，读成灰度图片
12     if (src.empty()) {
13         printf("could not load image...\n");
14         return -1;
15     }
16     namedWindow("input image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
17     imshow("input image", src);
18 
19     // SURF特征检测
20     int minHessian = 100;
21     Ptr<SURF> detector = SURF::create(minHessian);  //定义一个SURF类型的指针detector,创建最小海深矩阵
22     vector<KeyPoint> keypoints;                     //定义KeyPoint类型变量
23     detector->detect(src, keypoints, Mat());        //detect函数开始检测
24 
25     // 绘制关键点
26     Mat keypoint_img;
27     drawKeypoints(src, keypoints, keypoint_img, Scalar::all(-1), DrawMatchesFlags::DEFAULT);
28     //绘制关键点的函数：1.输入图像 2.检测出的关键点 3.输出图像 4.颜色自动 5.默认为小圆圈
29     imshow("KeyPoints Image", keypoint_img);
30 
31     waitKey(0);
32     return 0;
33 }