基于SURF算法的图像拼接

基于SURF算法的图像拼接处理，运用RANSAC算法，单向性等原理进行图像拼接。

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using namespace cv; 
using namespace std; 

int main（）
{
	//读入图像并进行灰度处理 
	Mat srcImage1 = imread（“1.jpg“0）;  
	Mat srcImage2 = imread（“2.jpg“0）;  
	//cout<<“img1矩阵大小：“<	//cout<<“img2矩阵大小：“<	Mat tmpImage1img1;
	Mat tmpImage2img2;
	//对原图像进行两次缩放处理
	pyrDown（srcImage1tmpImage1Size（srcImage1.cols/2srcImage1.rows/2））;
	pyrDown（tmpImage1img1Size（tmpImage1.cols/2tmpImage1.rows/2））;
	pyrDown（srcImage2tmpImage2Size（srcImage2.cols/2srcImage2.rows/2））;
	pyrDown（tmpImage2img2Size（tmpImage2.cols/2tmpImage2.rows/2））;
	imshow（“Src1“img1）;  
	imshow（“Src2“img2）;
	//imwrite（“12.jpg“img1）;
	//imwrite（“13.jpg“img2）;
	//第一步，用SURF算子检测关键点；
     int minHessian=400;
    SurfFeatureDetector detector（minHessian）;
    std::vector m_LeftKeym_RightKey;//构造2个专门由点组成的点向量用来存储特征点
    detector.detect（img1m_LeftKey）;//将img1图像中检测到的特征点存储起来放在m_LeftKey中
    detector.detect（img2m_RightKey）;//同理
	cout<<“图像1特征点的个数：“<	cout<<“图像2特征点的个数：“<	//计算特征向量
    SurfDescriptorExtractor extractor;//定义描述子对象
    cv::Mat descriptors1 descriptors2;//存放特征向量的矩阵
    extractor.compute（img1m_LeftKeydescriptors1）;
    extractor.compute（img2m_RightKeydescriptors2）;
	cout<<“图像1特征描述矩阵大小：“<riptors1.size（）  
		<<“，特征向量个数：“<riptors1.rows<<“，维数：“<riptors1.cols<	cout<<“图像2特征描述矩阵大小：“<riptors2.size（）  
		<<“，特征向量个数：“<riptors2.rows<<“，维数：“<riptors2.cols<	//画出特征点  
	Mat img_m_LeftKeyimg_m_RightKey;  
	drawKeypoints（img1m_LeftKeyimg_m_LeftKeyScalar::all（-1）0）;  //cvScalar（25500）画的圈圈是蓝色，对应于特征点的颜色DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS表示关键点上圆圈的尺寸与特征的尺度成正比，对应于0，是“标志位”的意思
	drawKeypoints（img2m_RightKeyimg_m_RightKeyScalar::all（-1）0）;  
	imshow（“Keysrc1“img_m_LeftKey）;  
	imshow（“Keysrc2“img_m_RightKey）;  
	imwrite（“图像1的特征点.jpg“img_m_LeftKey）;
	imwrite（“图像2的特征点.jpg“img_m_RightKey）;
	//匹配两幅图像的描述子 
	//用burte force进行匹配特征向量
    BruteForceMatcher>matcher;//定义一个burte force matcher对象
	vector matches;//定义数据类型为matches的vector容器
	matcher.match（ descriptors1 descriptors2 matches ）;//匹配两个图像的特征矩阵  
	cout<<“Match个数：“<	//计算匹配结果中距离的最大和最小值  
	//距离是指两个特征向量间的欧式距离，表明两个特征的差异，值越小表明两个特征点越接近  
	double max_dist = 0;  
	double min_dist = 100;  
	for（int i=0; i	{  
		double dist = matches[i].distance;  
		if（dist < min_dist） min_dist = dist;  
		if（dist > max_dist） max_dist = dist;  
	}  
	cout<<“最大距离：“<	cout<<“最小距离：“<
	//筛选出较好的匹配点  
	vector goodMatches;  
	for（int i=0; i	{  
		if（matche

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2015-03-19 21:44  Project17\
     目录           0  2015-03-15 12:29  Project17\Debug\
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     目录           0  2015-03-19 21:39  Project17\Project17\
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............此处省略109个文件信息