这篇文章主要介绍了opencv3/C++如何实现SURF特征检测，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。
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SURF可以用于对象定位和识别、人脸识别、3D重建、对象跟踪和提取兴趣点等。
工作原理：
1、选择图像中POI(Points of Interest) Hessian Matrix;
2、在不同的尺度空间发现关键点，非大信号压制;
3、发现特征点方法、旋转不变性要求;
4、生成特征向量;
类SURF中成员函数create()参数说明：
static Ptrcreate( double hessianThreshold=100,//SURF中使用的hessian关键点检测器的阈值 int nOctaves = 4, //关键点检测器将使用的金字塔组数量 int nOctaveLayers = 3,//高斯金字塔每个组内图像的层数 bool extended = false, //扩展描述符标志（true使用扩展的128个元素的描述符，false使用64个元素的描述符） bool upright = false//旋转的特征标志（true不计算方向，false计算方向） );
函数detect()用来检测图像或图像集中的关键点。
基类Feature2D中成员函数detect()参数说明：
void detect( InputArray image,//图像 CV_OUT std::vector& keypoints,//检测到的关键点,（在图像集中关键点[i]是在图像[i]中检测到的一组关键点） InputArray mask=noArray() //指定在哪里寻找关键点的掩码（必须是在感兴趣区域中具有非零值的8位整数矩阵） );
函数drawKeypoints()的参数说明：
void drawKeypoints( InputArray image, //源图像 const std::vector& keypoints, //来自源图像的关键点 InputOutputArray outImage,//输出图像 const Scalar& color=Scalar::all(-1), //关键点的颜色 int flags=DrawMatchesFlags::DEFAULT //设置绘图功能的标志 );
函数drawKeypoints()用来绘制关键点。
SURF特征检测示例：
#include#include using namespace cv; using namespace cv::xfeatures2d; Mat src; int minHessian = 50; void trackBar(int, void*); int main() { src = imread("E:/image/image/bdb.jpg"); if (src.empty()) { printf("can not load image \n"); return -1; } namedWindow("input", WINDOW_AUTOSIZE); imshow("input", src); namedWindow("output", WINDOW_AUTOSIZE); createTrackbar("minHessian","output",&minHessian, 500, trackBar); waitKey(0); return 0; } void trackBar(int, void*) { Mat dst; // SURF特征检测 Ptr detector = SURF::create(minHessian); std::vector keypoints; detector->detect(src, keypoints, Mat()); // 绘制关键点 drawKeypoints(src, keypoints, dst, Scalar::all(-1), DrawMatchesFlags::DEFAULT); imshow("output", dst); }
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