sift算法

关注

转载最新推荐文章于 2026-02-21 00:35:18 发布 2.2k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

图像特征算法(二)——SURF算法简述及Python标记SURF特征检测实践 SURF算法简述及Python标记SURF特征检测实践一、SURF算法1.算法简介2.SURF与SIFT的具体差异二、Python代码实践1.测试环境2.测试代码3.核心函数4.测试结果一、SURF算法 1.算法简介 SURF（Speeded-Up Robust Features）加速稳健特征，是一种稳健的局部特征点检测和描述算法。 SURF是对SIFT算法的改进，该算子在保持 SIFT 算子优良性能特点的基础上，同时解决了 SIFT 计算复杂度高、耗时长的缺点，提升了算法的执行效率，为算法在实时计算机视阅读详情

作者：tornadomeet 出处：http://www.cnblogs.com/tornadomeet 欢迎转载或分享，但请务必声明文章出处。

sift算法在cv领域的重要性不言而喻，该作者的文章引用率在cv界是number1.本篇博客只是本人把sift算法知识点整理了下，以免忘记。本文比较早的一篇博文opencv源码解析之(3)：特征点检查前言1 中有使用opencv自带的sift做了个简单的实验，而这次主要是利用Rob Hess的sift源码来做实验，其实现在的opencv版本中带的sift算法也是Rob Hess的，只是稍微包装了下。

　　首先网上有不少文章介绍了sift算法，写得都不错，比如：

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

该博客对sift算法理论做了介绍,且有示意图辅助理解,从该文中可以了解sift算法的大概流程.

http://www.cnblogs.com/linyunzju/archive/2011/06/14/2080950.html

这篇文章对sift算法做了通俗易懂的解释.

　　http://blog.youkuaiyun.com/v_july_v/article/category/795430

　　这篇博客有教你怎样用c语言一步一步写sift算法。

　　http://underthehood.blog.51cto.com/2531780/658350

　　该文也对sift做了详细的介绍，博客的作者还对sift匹配做了讲解。

　　下面还是简单看下sift算法的理论，具体的内容可以参考上面的几篇文章。

　　一、Sift描述子形成的步骤

　　1、构造高斯差分空间图像。

　　Sift特征点的检测时在DOG图像上进行的，DOG图像是将相邻尺度空间图像相减得到的。且金字塔的每一层都要构造一个DOG空间图像。默认参数是金字塔4层，即4个octave，每一个octave中有5张不同尺度的图片，不同octave的图片尺寸大小不同，所以每一层中就会得到4幅DOG图像。

高斯金字塔的第1层第1副原图像是将原图像放大2倍且sigma(sigma=1.6)模糊，第2幅图像是k*sigma(k等于根号2)模糊，第3幅是k*k*sigma模糊，后面类推…

高斯金字塔第2层第1幅图是选择金字塔上一层(这里是第1层)中尺度空间参数为k*k*sigma的那幅图(实际上是2倍的尺度空间)进行降采样(尺寸大小为原来的1/4倍)得到，如果k不等于根号2，那么取原图的2*sigma降采样得到。第2层第2幅图是在本层第一幅图尺度模糊系数增加k倍模糊后的图像，后面类似…

　　示意图如下所示：

尺度不变当然是与图片尺寸有关，即图片的尺寸大小变化，但是其检测结果不变。

　　2、寻找极大极小值点。

　　将每个像素点与其所在的那幅图像邻域的8个像素，它所在的向量尺度空间上下2幅图对应位置邻域各9个点，总共26个点进行像素值比较，如果该点是最大或者最小点，则改点就暂时列为特征点。

　　其邻图如下：

　　3、精确定位极值点

　　子像素级极值点：

　　由于上面找到的近似极值点落在像素点的位置上，实际上我们在像素点附近如果用空间曲面去拟合的话，很多情况下极值点都不是恰好在像素点上，而是在附近。所以sift算法提出的作者用泰勒展开找到了亚像素级的特征点。这种点更稳定，更具有代表性。

　　消除对比度低的特征点：

　　对求出亮度比较低的那些点直接过滤点，程序中的阈值为0.03.

　　消除边界上的点：

　　处理方法类似harrs角点，把平坦区域和直线边界上的点去掉，即对于是边界上的点但又不是直角上的点,sift算法是不把这些点作为特征点的。

　　4、选取特征点主方向

　　在特征点附近选取一个区域，该区域大小与图图像的尺度有关，尺度越大，区域越大。并对该区域统计36个bin的方向直方图，将直方图中最大bin的那个方向作为该点的主方向，另外大于最大bin80%的方向也可以同时作为主方向。这样的话，由于1个特征点有可能有多个主方向，所以一个特征点有可能有多个128维的描述子。如下图所示：

5、构造特征点描述算子。

以特征点为中心，取领域内16*16大小的区域，并把这个区域分成4*4个大小为4*4的小区域，每个小区域内计算加权梯度直方图，该权值分为2部分，其一是该点的梯度大小，其二是改点离特征点的距离(二维高斯的关系)，每个小区域直方图分为8个bin，所以一个特征点的维数=4*4*8=128维。示意图如下（该图取的领域为8*8个点，因此描述子向量的维数为32维）：

　　6、实验部分

下面来做下试验,试验sift代码采用Rob Hess的代码，opencv目前版本中的sift源码也是采用Rob Hess的。代码可以在他的主页上下载：http://blogs.oregonstate.edu/hess/code/sift/

这里我下载的是windows版本的，并采用Qt做了个简单的界面。

环境：WindowsXP+Opencv2.4.2+Qt4.8.2+QtCreator2.5.1，QtCreator内部采用的是vc的编译器。

运行软件，单击Open Image后选择一张需要进行特征点检测的图片，我这里显示的结果如下：　　

单击Sift Detect按钮后，检测到的效果如下:

主要代码部分如下（附录有工程code下载链接）：

SiftDetect.h:

#ifndef SIFTDETECT_H
#define SIFTDETECT_H

#include <QDialog>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
//#include <opencv/cxcore.h>
//#include <opencv/highgui.h>
//#include <opencv/imgproc.h>
#include <stdio.h>
#include <stdio.h>
#include "sift.h"
#include "imgfeatures.h"
#include "utils.h"


using namespace cv;

namespace Ui {
class SiftDetect;
}

class SiftDetect : public QDialog
{
    Q_OBJECT
    
public:
    explicit SiftDetect(QWidget *parent = 0);
    ~SiftDetect();
    
private slots:


    void on_openButton_clicked();

    void on_detectButton_clicked();

    void on_closeButton_clicked();

private:
    Ui::SiftDetect *ui;

    Mat src, dst;
    IplImage* img;
    struct  feature* features;
    int n;
    int display;
    int intvls;
    double sigma;
    double contr_thr;
    int curv_thr;
    int img_dbl;
    int descr_width;
    int descr_hist_bins;
};

#endif // SIFTDETECT_H

SiftDetect.cpp:

#include "siftdetect.h"
#include "ui_siftdetect.h"
#include <QtGui>
#include <QtCore>
#include "sift.h"
#include "imgfeatures.h"
#include "utils.h"
//#include <sift.c>

SiftDetect::SiftDetect(QWidget *parent) :
    QDialog(parent),
    ui(new Ui::SiftDetect)
{
    ui->setupUi(this);

    n = 0;
    display = 1;
    intvls = SIFT_INTVLS;
    sigma = SIFT_SIGMA;
    contr_thr = SIFT_CONTR_THR;
    curv_thr = SIFT_CURV_THR;
    img_dbl = SIFT_IMG_DBL;
    descr_width = SIFT_DESCR_WIDTH;
    descr_hist_bins = SIFT_DESCR_HIST_BINS;
}

SiftDetect::~SiftDetect()
{
 //   cvReleaseImage( &img );//释放内存退出程序后竟然报错
    delete ui;
}



void SiftDetect::on_openButton_clicked()
{
    QString img_name = QFileDialog::getOpenFileName(this, "Open Image", "../sift_detect",
                                                    tr("Image Files(*.png *.jpeg *.jpg *.bmp)"));
  //  img = cvLoadImage( img_name.toAscii().data() );
    src = imread( img_name.toAscii().data() );
    imwrite( "../sift_detect/src.jpg", src );
    ui->textBrowser->clear();
    ui->textBrowser->setFixedSize( src.cols, src.rows );
    ui->textBrowser->append( "<img src=../sift_detect/src.jpg>" );

}

void SiftDetect::on_detectButton_clicked()
{
    //将Mat型的src转换成IplImage*型的img，因为这里是opencv新老版本混合编程的方法。
     img = &src.operator IplImage();
     n = _sift_features( img, &features, intvls, sigma, contr_thr, curv_thr, img_dbl, descr_width, descr_hist_bins );
     if( display )
         {
             draw_features( img, features, n );
             ui->textBrowser->clear();
             //将IplImage*型的img转换成Mat型的dst，这也是opencv新老版本混合编程的一种方法。
             dst = Mat( img );
             imwrite( "../sift_detect/dst.jpg", dst );
             //cvSaveImage( "../sift_detect/dst.jpg", img );
             ui->textBrowser->append( "<img src=../sift_detect/dst.jpg>" );
         }
}

void SiftDetect::on_closeButton_clicked()
{
    close();
}

　　二、Sift特征点匹配过程

　　由步骤一我们已经获得了图片的特征点向量集合。现在来看看特征点匹配，特征点匹配的一个应用就是物体的识别，比如说我有2张图片A和B，图片的内容相同，只是图片的大小尺寸不同。假设A图片尺寸比较大，且我们已经采用sift算法对图片A和B都进行了检测，获得了它们的特征点集合，现在我们的问题是需要把A和B中相应的特征点给对应连线起来。

　　既然是匹配，当然每个特征点向量要相似才能匹配到一起，这里采用的是欧式距离来衡量其相似度。

　　对B中的特征点x，去寻找A中最相似的点y，最简单的方法就是拿x与A中所有点进行相似度比较，距离最小的那个为匹配点。但是如果图片中特征点数目很多的话，这样效率会很低。所以我们需要把A中特征点向量集合用一种数据结构来描述，这种描述要有利于x在A中的搜索，即减少时间复杂度。在sift匹配中，这种数据结构采用的是kd-tree。

　　关于kd-tree的讲解，可以参考博文http://underthehood.blog.51cto.com/2531780/687160

　　里面讲得比较详细，且举了例子，很容易理解，这里就没有必要重复了。

同样，采用Rob Hess的代码做了个sift匹配的实验，开发环境与上面的一样。

打开软件后，单击Open Image按钮，依次打开需要匹配的2张图片，如下图所示：

单击Sift Detect按钮，则程序会单独对这2幅图片进行sift特征点检测，结果如下图所示：

单击Sift Match按钮，则会对这2幅图的特征点结果进行匹配，本次实验的匹配图如下所示：

实验主要部分代码(附录有工程code链接下载)：

SiftMatch.h:

#ifndef SIFTMATCH_H
#define SIFTMATCH_H

#include <QDialog>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

using namespace cv;

namespace Ui {
class SiftMatch;
}

class SiftMatch : public QDialog
{
    Q_OBJECT
    
public:
    explicit SiftMatch(QWidget *parent = 0);
    ~SiftMatch();
    
private slots:
    void on_openButton_clicked();

    void on_detectButton_clicked();

    void on_matchButton_clicked();

    void on_closeButton_clicked();

private:
    Ui::SiftMatch *ui;
    Mat src1, src2, src1_c, src2_c, dst;
    IplImage *img1, *img2, *img3, *stacked;
    Point pt1, pt2;
    double d0, d1;
    struct feature *feat1, *feat2, *feat;
    struct feature **nbrs;
    struct kd_node *kd_root;
    int open_image_number;
    int n1, n2, k, i, m;
};

#endif // SIFTMATCH_H

SiftMatch.cpp：

#include "siftmatch.h"
#include "ui_siftmatch.h"

#include <QtCore>
#include <QtGui>
#include "imgfeatures.h"
#include "kdtree.h"
#include "minpq.h"
#include "sift.h"
#include "utils.h"
#include "xform.h"

/* the maximum number of keypoint NN candidates to check during BBF search */
#define KDTREE_BBF_MAX_NN_CHKS 200

/* threshold on squared ratio of distances between NN and 2nd NN */
#define NN_SQ_DIST_RATIO_THR 0.49

SiftMatch::SiftMatch(QWidget *parent) :
    QDialog(parent),
    ui(new Ui::SiftMatch)
{    
    open_image_number = 0;
    m = 0;

    ui->setupUi(this);   
}

SiftMatch::~SiftMatch()
{
    delete ui;
}

void SiftMatch::on_openButton_clicked()
{
    QString img_name = QFileDialog::getOpenFileName(this, "Open Image", "../sift_detect",
                                                    tr("Image Files(*.png *.jpeg *.jpg *.bmp)"));
    open_image_number++;
    //打开第1张图片
    if( 1 == open_image_number )
        {
            src1 = imread( img_name.toAscii().data() );
            img1 = cvLoadImage( img_name.toAscii().data() );
            //转换成IplImage*类型,但是这样转换过的后面使用起来感觉还是不特别顺利，说明并不是完全100%兼容了。
      //      img1 = &src1.operator IplImage();
            imwrite( "../sift_match/src1.jpg", src1 );
            ui->textBrowser->setFixedSize( src1.cols, src1.rows );
            ui->textBrowser->append( "<img src=../sift_match/src1.jpg>" );
         }
    //打开第2张图片
    else if( 2 == open_image_number )
        {
            src2 = imread( img_name.toAscii().data() );
            img2 = cvLoadImage( img_name.toAscii().data() );
         //   img2 = &src2.operator IplImage();
            imwrite( "../sift_match/src2.jpg", src2 );
            ui->textBrowser->setFixedSize( src2.cols+src1.cols, src2.rows+src1.rows );
            ui->textBrowser->append( "<img src=../sift_match/src2.jpg>" );
        }
    else
        open_image_number = 0;

}

void SiftMatch::on_detectButton_clicked()
{
    //将2幅图片合成1幅图片
    //img1 = cvLoadImage();
    stacked = stack_imgs( img1, img2 );
    ui->textBrowser->clear();

    //显示第1幅图片上的特征点
    n1 = sift_features( img1, &feat1 );
    draw_features( img1, feat1, n1 );
    src1_c = Mat(img1);
    imwrite("../sift_match/src1_c.jpg", src1_c);
    ui->textBrowser->append("<img src=../sift_match/src1_c.jpg>");

    //显示第2幅图片上的特征点
    n2 = sift_features( img2, &feat2 );
    draw_features( img2, feat2, n2 );
    src2_c = Mat(img2);
    imwrite("../sift_match/src2_c.jpg", src2_c);
    ui->textBrowser->append("<img src=../sift_match/src2_c.jpg>");
}

void SiftMatch::on_matchButton_clicked()
{
    kd_root = kdtree_build( feat2, n2 );
    for( i = 0; i < n1; i++ )
        {
            feat = feat1+i;
            k = kdtree_bbf_knn( kd_root, feat, 2, &nbrs, KDTREE_BBF_MAX_NN_CHKS );
            if( k == 2 )
                {
                    d0 = descr_dist_sq( feat, nbrs[0] );
                    d1 = descr_dist_sq( feat, nbrs[1] );
                    if( d0 < d1 * NN_SQ_DIST_RATIO_THR )
                        {
                            pt1 = Point( cvRound( feat->x ), cvRound( feat->y ) );
                            pt2 = Point( cvRound( nbrs[0]->x ), cvRound( nbrs[0]->y ) );
                            pt2.y += img1->height;
                            cvLine( stacked, pt1, pt2, CV_RGB(255,0,255), 1, 8, 0 );
                            m++;
                            feat1[i].fwd_match = nbrs[0];
                        }
                }
             free( nbrs );
         }
    dst = Mat( stacked );
    imwrite( "../sift_match/dst.jpg", dst );
    ui->textBrowser->clear();
    ui->textBrowser->setFixedSize( dst.cols, dst.rows );
    ui->textBrowser->append("<img src=../sift_match/dst.jpg>");

}

void SiftMatch::on_closeButton_clicked()
{
    close();
}

　　　总结：

　　　通过整理下sift算法知识点，对sift算法有了更全面的认识，另外感谢Rob Hess开源了sift算法的代码，感觉写好这个算法确实不同意的。（另外，本文博客中引用了上面提到的博客中的图片，在此声明一下。）

附录一：

Rob Hess sift的c代码在c++中的使用。

由于Rob Hess的代码是基于c的，如果在其它关于界面开发的c++程序中，比如Qt，MFC等。我这里是Qt，连接时会报如下错误：

siftdetect.obj:-1: error: LNK2019: 无法解析的外部符号 "int __cdecl _sift_features(struct _IplImage *,struct feature * *,int,double,double,int,int,int,int)" (?_sift_features@@YAHPAU_IplImage@@PAPAUfeature@@HNNHHHH@Z)，该符号在函数 "private: void __thiscall SiftDetect::on_detectButton_clicked(void)" (?on_detectButton_clicked@SiftDetect@@AAEXXZ) 中被引用

网上也有不少网友碰到过类似的情况，比如http://www.opencv.org.cn/forum/viewtopic.php?p=53307和http://topic.youkuaiyun.com/u/20120111/21/0368bba0-54b4-42df-8ed5-8e50920ac197.html 但是他们都没有给出解决办法。

因此我们要找本质的原因，原因就是c语法和c++语法毕竟不同，所以难免有些兼容性问题。看错误提示我们知道是在函数_sift_features时报的错，该函数在Rob Hess的头文件中是被定义的extern类型。而在c的编译器中，extern的函数文件名编译后会自动在前面加一杆，”_”；而c++语法中会有函数重载的现象，因此它不是像c那样直接在前面加”_”,否则会冲突，因此c++编译器会在其函数名后面加入一些像乱码的东西(反正链接时是机器去寻找，只要能区分即可)。

具体的内容可以参考博客：http://blog.youkuaiyun.com/wujian53/article/details/706975 这里面讲得比较明白，谢谢这位博主。

本次实验的解决方法是在Rob Hess的sift.h等几个头文件文件开始处加入语句：

#ifdef __cplusplus

extern "C" {

#endif

该文件的结处加入语句：

#ifdef __cplusplus

}

#endif

　　这样的话编译器在编译该文件时会知道这是C语法，所以其中间文件命名规则会相应改变，问题也就相应的解决了。

另外，如果出现错误提示：

　　utils.obj:-1: error: LNK2019: 无法解析的外部符号 _va_end，该符号在函数 _fatal_error 中被引用。

　则在utils.c代码中找到va_start( ap, format );和va_end( ap );并将其注释起来即可。

收录于

opencv

computer vision

标签

#sift

SIFT算法详解尺度不变特征变换匹配算法详解 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) Just For Fun zdd zddmail@gmail.com 对于初学者，从David G.Lowe的论文到实现，有许多鸿沟，本文帮你跨越。 1、SIFT综述尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT) 阅读详情

sift算法

相关推荐