基于opencv3.1的特征检测、特征点匹配、图像拼接(二)

基于opencv3.1的特征检测、特征点匹配、图像拼接(二)

首先给出opencv的官方指导手册网站：

1. opencv document index
2. https://docs.opencv.org/3.0-last-rst/doc/tutorials/features2d/feature_detection/feature_detection.html?highlight=feature
   在这个网站可以查询不同版本下的opencv的各种功能的介绍，以及不同版本下，函数如何进行的修改优化。在进行图像匹配之前，我们首先要进行特征点提取；很多相关资料并没有提及使用的opencv版本，代码比较混杂，甚至有的文章代码抄袭，给读者造成很大混乱。譬如Feature Detection部分，在opencv3.0之前的版本和opencv3.0之后的版本差异比较大；本文主要讲的是3.0之后的版本，与时俱进嘛。
   再给出opencv示例图片及视频的位置，D:\opencv\sources\samples\data方便查找使用。

1. 特征检测算法

先给出opencv手册里的Feature Detection特征点获取源码

#include <stdio.h>
#include <iostream>
#include "opencv2/core.hpp"
#include "opencv2/features2d.hpp"
#include "opencv2/xfeatures2d.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"

using namespace cv;
using namespace cv::xfeatures2d;

void readme();
/* @function main */
int main( int argc, char** argv )
{
   
   
  if( argc != 3 )
  {
   
    readme(); return -1; }
  Mat img_1 = imread( argv[1], IMREAD_GRAYSCALE );
  Mat img_2 = imread( argv[2], IMREAD_GRAYSCALE );
  if( !img_1.data || !img_2.data )
  {
   
    std::cout<< " --(!) Error reading images " << std::endl; return -1; }
  //-- Step 1: Detect the keypoints using SURF Detector
  int minHessian = 400;
  Ptr<SURF> detector = SURF::create( minHessian );
  std::vector<KeyPoint> keypoints_1, keypoints_2;
  detector->detect( img_1, keypoints_1 );
  detector->detect( img_2, keypoints_2 );
  //-- Draw keypoints
  Mat img_keypoints_1; Mat img_keypoints_2;
  drawKeypoints( img_1, keypoints_1, img_keypoints_1, Scalar::all(-1), DrawMatchesFlags::DEFAULT );
  drawKeypoints( img_2, keypoints_2, img_keypoints_2, Scalar::all