Sift特征

sift = scale invariant feature transform—— 尺度不变特征变换，具有尺度，旋转，仿射，视角，光照不变性。。

关于sift的特征介绍，已经有很多的blog对其进行简介了，见参考的blog。我也没有将2004年那篇原文精细看完，这里只是提供在opencv中如何实现 sift关键点的检测。

Code:

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1. #include <iostream>  
2. #include <opencv2\core\core.hpp>  
3. #include <opencv2\highgui\highgui.hpp>  
4. #include <opencv2\highgui\highgui.hpp>  
5. #include <opencv2\features2d\features2d.hpp>  
6. #include <opencv2\nonfree\nonfree.hpp>             //  sift特征在这个头文件中  
7.   
8. using namespace std;  
9. using namespace cv;  
10.   
11. int main()  
12. {  
13.     Mat image = imread("F:\\lena.png", 1);  
14.     if(!image.data)  
15.     {  
16.         cout << "Fail to load image" << endl;  
17.         return 0;  
18.     }  
19.     vector<KeyPoint> keypoints;          //  存放关键点  
20.     SiftFeatureDetector sift(0.03, 10.0);   // 其中0.03代表特征的阀值：用于去除低对比度的关键点   10是用于降低直线敏感度的阀值：去除不稳点的边缘响应点  
21.     sift.detect(image, keypoints);  
22.     drawKeypoints(image, keypoints, image, Scalar(255,255,255), DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS);  
23.     namedWindow("sift");  
24.     imshow("sift", image);  
25.     waitKey(0);  
26.     return 0;  
27. }  

Explanation：

<1>sift函数阀值介绍见代码注释

<2>drawKeypoints函数：

(1)设置特征点的颜色时可以赋予一个负值，这将产生有趣的结果，即绘制的圆将拥有不同的随机颜色

(2)绘制标记参数：

 

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1. struct DrawMatchesFlags{    enum    {  
2.         DEFAULT = 0, // 输出图像将被创建(Mat::create),  
3.                      // 只画出特征点，而不画出周围的circle包含特征点的大小和方向.  
4.         DRAW_OVER_OUTIMG = 1, // 输出图像将被创建(using Mat::create)，匹配点将被画在输出图像的内容上.  
5.         NOT_DRAW_SINGLE_POINTS = 2, // 单个的点不画出.  
6.         DRAW_RICH_KEYPOINTS = 4 // 对每个特征点周围的circle，包含特征点的大小和方向将被画出.      
7.     };  
8. };  

Result:

参考blog：

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

http://blog.youkuaiyun.com/abcjennifer/article/details/7639681

http://blog.youkuaiyun.com/xiaowei_cqu/article/details/8069548

http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/08/16/2643168.html