【opencv】示例-asift.cpp 对两张图片之间进行仿射特征比对

原创于 2024-04-05 13:46:10 发布 · 833 阅读

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#include <opencv2/core.hpp> // 包含OpenCV核心功能的头文件
#include <opencv2/imgproc.hpp> // 包含OpenCV图像处理功能的头文件
#include <opencv2/features2d.hpp> // 包含OpenCV特征检测相关功能的头文件
#include <opencv2/highgui.hpp> // 包含OpenCV的GUI功能，如窗口显示的头文件
#include <opencv2/calib3d.hpp> // 包含OpenCV进行相机标定和三维重建功能的头文件
#include <iostream> // 包含标准输入输出流库的头文件
#include <iomanip> // 包含输入输出流格式设置的头文件


using namespace std; // 使用标准命名空间
using namespace cv; // 使用OpenCV命名空间


// 声明帮助函数，该函数会输出使用本程序的方式
static void help(char** argv)
{
    cout
    << "This is a sample usage of AffineFeature detector/extractor.\n"
    << "And this is a C++ version of samples/python/asift.py\n"
    << "Usage: " << argv[0] << "\n"
    // 以下是该程序的参数说明
    << "     [ --feature=<sift|orb|brisk> ]         # Feature to use.\n"
    << "     [ --flann ]                            # use Flann-based matcher instead of bruteforce.\n"
    << "     [ --maxlines=<number(50 as default)> ] # The maximum number of lines in visualizing the matching result.\n"
    << "     [ --image1=<image1(aero1.jpg as default)> ]\n"
    << "     [ --image2=<image2(aero3.jpg as default)> ] # Path to images to compare."
    << endl;
}


// 声明计时器函数，用于计算操作的耗时
static double timer()
{
    return getTickCount() / getTickFrequency();
}


// 程序的主函数，argc是参数数量，argv是参数列表
int main(int argc, char** argv)
{
    vector<String> fileName; // 存储文件名的字符串向量
    // 使用OpenCV的命令行解析器解析输入的命令行参数
    cv::CommandLineParser parser(argc, argv,
        "{help h ||}"
        "{feature|brisk|}"
        "{flann||}"
        "{maxlines|50|}"
        "{image1|aero1.jpg|}{image2|aero3.jpg|}");
    // 如果用户请求帮助，调用help函数并退出程序
    if (parser.has("help"))
    {
        help(argv);
        return 0;
    }
    // 从解析器中获取输入的参数
    string feature = parser.get<string>("feature");
    bool useFlann = parser.has("flann");
    int maxlines = parser.get<int>("maxlines");
    // 查找并存储输入的图像文件路径
    fileName.push_back(samples::findFile(parser.get<string>("image1")));
    fileName.push_back(samples::findFile(parser.get<string>("image2")));
    // 检查参数是否有误
    if (!parser.check())
    {
        parser.printErrors();
        cout << "See --help (or missing '=' between argument name and value?)" << endl;
        return 1;
    }


    // 读取图像，并将其转换为灰度图
    Mat img1 = imread(fileName[0], IMREAD_GRAYSCALE);
    Mat img2 = imread(fileName[1], IMREAD_GRAYSCALE);
    // 确保图像成功加载
    if (img1.empty())
    {
        cerr << "Image " << fileName[0] << " is empty or cannot be found" << endl;
        return 1;
    }
    if (img2.empty())
    {
        cerr << "Image " << fileName[1] << " is empty or cannot be found" << endl;
        return 1;
    }


    // 声明特征检测器和描述符匹配器的指针
    Ptr<Feature2D> backend;
    Ptr<DescriptorMatcher> matcher;


    // 根据用户选择初始化特征检测器和匹配器
    if (feature == "sift")
    {
        backend = SIFT::create();
        if (useFlann)
            matcher = DescriptorMatcher::create("FlannBased");
        else
            matcher = DescriptorMatcher::create("BruteForce");
    }
    else if (feature == "orb")
    {
        backend = ORB::create();
        if (useFlann)
            matcher = makePtr<FlannBasedMatcher>(makePtr<flann::LshIndexParams>(6, 12, 1));
        else
            matcher = DescriptorMatcher::create("BruteForce-Hamming");
    }
    else if (feature == "brisk")
    {
        backend = BRISK::create();
        if (useFlann)
            matcher = makePtr<FlannBasedMatcher>(makePtr<flann::LshIndexParams>(6, 12, 1));
        else
            matcher = DescriptorMatcher::create("BruteForce-Hamming");
    }
    else
    {
        cerr << feature << " is not supported. See --help" << endl;
        return 1;
    }


    // 提取特征点和描述符，并进行匹配
    cout << "extracting with " << feature << "..." << endl;
    Ptr<AffineFeature> ext = AffineFeature::create(backend);
    vector<KeyPoint> kp1, kp2;
    Mat desc1, desc2;


    ext->detectAndCompute(img1, Mat(), kp1, desc1);
    ext->detectAndCompute(img2, Mat(), kp2, desc2);
    cout << "img1 - " << kp1.size() << " features, "
         << "img2 - " << kp2.size() << " features"
         << endl;


    cout << "matching with " << (useFlann ? "flann" : "bruteforce") << "..." << endl;
    double start = timer(); // 开始计时
    // 匹配特征点，并筛选出好的匹配
    vector< vector<DMatch> > rawMatches;
    vector<Point2f> p1, p2;
    vector<float> distances;
    matcher->knnMatch(desc1, desc2, rawMatches, 2);
    // 筛选出好的匹配点
    for (size_t i = 0; i < rawMatches.size(); i++)
    {
        const vector<DMatch>& m = rawMatches[i];
        if (m.size() == 2 && m[0].distance < m[1].distance * 0.75)
        {
            p1.push_back(kp1[m[0].queryIdx].pt);
            p2.push_back(kp2[m[0].trainIdx].pt);
            distances.push_back(m[0].distance);
        }
    }
    // 利用单应性计算匹配点对的状态
    vector<uchar> status; // 创建一个uchar类型的向量status，用来存储每对匹配点是否是内点的状态
    vector< pair<Point2f, Point2f> > pointPairs; // 创建一个存储匹配点对（两个图像中匹配的点）的vector
    Mat H = findHomography(p1, p2, status, RANSAC); // 利用RANSAC算法计算从图像1到图像2的单应性矩阵H
    int inliers = 0; // 初始化内点数量计数器
    // 遍历status向量，统计内点数量并存储这些点对
    for (size_t i = 0; i < status.size(); i++)
    {
        // 如果status向量中的元素为true，则表示该匹配点对是内点
        if (status[i])
        {
            pointPairs.push_back(make_pair(p1[i], p2[i])); // 将内点对添加到pointPairs向量中
            distances[inliers] = distances[i]; // 将对应内点的距离存储到distances向量中
            // CV_Assert(inliers <= (int)i); // 断言inliers的值应小于等于当前索引，通常用于调试
            inliers++; // 内点数量加一
        }
    }
    distances.resize(inliers); // 重新调整distances向量的大小以匹配内点的数量
    
    // 输出执行时间
    cout << "execution time: " << fixed << setprecision(2) << (timer()-start)*1000 << " ms" << endl;
    // 输出内点与匹配点对的比例
    cout << inliers << " / " << status.size() << " inliers/matched" << endl;
    
    // 可视化匹配结果前的准备工作
    cout << "visualizing..." << endl;
    vector<int> indices(inliers); // 创建一个大小等于内点数量的整数型向量indices，用于存储排序后的索引
    // 将distances向量中元素的索引按照距离从小到大排序并存入indices向量
    cv::sortIdx(distances, indices, SORT_EVERY_ROW+SORT_ASCENDING);
    // 创建可视化图像并绘制匹配的特征点
    int h1 = img1.size().height;
    int w1 = img1.size().width;
    int h2 = img2.size().height;
    int w2 = img2.size().width;
    Mat vis = Mat::zeros(max(h1, h2), w1+w2, CV_8U);
    img1.copyTo(Mat(vis, Rect(0, 0, w1, h1)));
    img2.copyTo(Mat(vis, Rect(w1, 0, w2, h2)));
    cvtColor(vis, vis, COLOR_GRAY2BGR);


    vector<Point2f> corners(4);
    corners[0] = Point2f(0, 0);
    corners[1] = Point2f((float)w1, 0);
    corners[2] = Point2f((float)w1, (float)h1);
    corners[3] = Point2f(0, (float)h1);
    vector<Point2i> icorners;
    perspectiveTransform(corners, corners, H); // 对图像1的四个角进行单应性变换
    transform(corners, corners, Matx23f(1,0,(float)w1,0,1,0)); // 将变换后的角点移到图像2的右侧
    Mat(corners).convertTo(icorners, CV_32S); // 将角落点的类型转化为整数
    polylines(vis, icorners, true, Scalar(255,255,255)); // 在可视化图像中绘制边界线


    // 绘制前maxlines个的匹配对
    for (int i = 0; i < min(inliers, maxlines); i++)
    {
        int idx = indices[i];
        const Point2f& pi1 = pointPairs[idx].first;
        const Point2f& pi2 = pointPairs[idx].second;
        circle(vis, pi1, 2, Scalar(0,255,0), -1); // 绘制圆点
        circle(vis, pi2 + Point2f((float)w1,0), 2, Scalar(0,255,0), -1); // 在图像2相应的位置绘制圆点
        line(vis, pi1, pi2 + Point2f((float)w1,0), Scalar(0,255,0)); // 绘制连线
    }
    if (inliers > maxlines)
        cout << "only " << maxlines << " inliers are visualized" << endl;
    imshow("affine find_obj", vis); // 显示最终的可视化结果窗口


    // 当存在更多的匹配时，输出提示信息
    // Mat vis2 = Mat::zeros(max(h1, h2), w1+w2, CV_8U); // 创建另一个可视化用的空白图像
    // Mat warp1; // 存储变换后图像的矩阵
    // warpPerspective(img1, warp1, H, Size(w1, h1)); // 对图像1应用单应性变换
    // warp1.copyTo(Mat(vis2, Rect(0, 0, w1, h1))); // 将变换后的图像1复制到可视化图像的左半边
    // img2.copyTo(Mat(vis2, Rect(w1, 0, w2, h2))); // 将图像2复制到可视化图像的右半边
    // imshow("warped", vis2); // 显示变换后图像与图像2的对比窗口


    waitKey(); // 等待任意键按下
    cout << "done" << endl; // 输出完成提示
    return 0; // 程序结束
}

此段C++代码的主要功能是载入两张图像，通过OpenCV库进行特征点检测和匹配，然后通过单应性变换计算两图像之间的匹配关系，并将匹配结果可视化显示出来。用户可以指定不同的特征检测算法（如SIFT、ORB、BRISK等）以及是否使用FLANN库进行近似最邻近搜索而不是暴力匹配。代码结束时还会显示执行时间和匹配对的数量。

终端输出：

img1 - 39607 features, img2 - 24674 features
matching with bruteforce...
execution time: 35513.65 ms
41 / 105 inliers/matched
visualizing...

Ptr<AffineFeature> ext = AffineFeature::create(backend);

Mat H = findHomography(p1, p2, status, RANSAC);

仿射特征匹配有哪些应用场景