资源简介
opencv实现的SIFT算法源码，包含图像的SIFT特征提取算法，以及图像之间的基于SIFT特征的匹配算法
代码片段和文件信息
//--------------------------------------【程序说明】-------------------------------------------
// 程序说明：《OpenCV3编程入门》OpenCV2版书本配套示例程序93
// 程序描述：SIFT配合暴力匹配进行关键点描述和提取
// 开发测试所用操作系统： Windows 7 64bit
// 开发测试所用IDE版本：Visual Studio 2010
// 开发测试所用OpenCV版本： 2.4.9
// 2014年06月 Created by @浅墨_毛星云
// 2014年11月 Revised by @浅墨_毛星云
//------------------------------------------------------------------------------------------------
//---------------------------------【头文件、命名空间包含部分】----------------------------
// 描述：包含程序所使用的头文件和命名空间
//------------------------------------------------------------------------------------------------
#include
#include
#include
#include
using namespace cv;
using namespace std;
//-----------------------------------【ShowHelpText（ ）函数】-----------------------------
// 描述：输出一些帮助信息
//----------------------------------------------------------------------------------------------
void ShowHelpText（）
{
//输出欢迎信息和OpenCV版本
printf（“\n\n\t\t\t非常感谢购买《OpenCV3编程入门》一书！\n“）;
printf（“\n\n\t\t\t此为本书OpenCV2版的第93个配套示例程序\n“）;
printf（“\n\n\t\t\t 当前使用的OpenCV版本为：“ CV_VERSION ）;
printf（“\n\n ----------------------------------------------------------------------------\n\n\n“）;
}
//--------------------------------------【main（ ）函数】-----------------------------------------
// 描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始执行
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main（）
{
//【0】改变console字体颜色
system（“color 5F“）;
ShowHelpText（）;
//【1】载入图像、显示并转化为灰度图
Mat trainImage = imread（“1.jpg“） trainImage_gray;
imshow（“原始图“trainImage）;
cvtColor（trainImage trainImage_gray CV_BGR2GRAY）;
//【2】检测SIFT关键点、提取训练图像描述符
vector train_keyPoint;
Mat trainDescription;
SiftFeatureDetector featureDetector;
featureDetector.detect（trainImage_gray train_keyPoint）;
SiftDescriptorExtractor featureExtractor;
featureExtractor.compute（trainImage_gray train_keyPoint trainDescription）;
// 【3】进行基于描述符的暴力匹配
BFMatcher matcher;
vector train_desc_collection（1 trainDescription）;
matcher.add（train_desc_collection）;
matcher.train（）;
//【4】创建视频对象、定义帧率
VideoCapture cap（0）;
unsigned int frameCount = 0;//帧数
//【5】不断循环，直到q键被按下
while（char（waitKey（1）） != ‘q‘）
{
//<1>参数设置
double time0 = static_cast（getTickCount（ ））;//记录起始时间
Mat captureImage captureImage_gray;
cap >> captureImage;//采集视频到testImage中
if（captureImage.empty（））
continue;
//<2>转化图像到灰度
cvtColor（captureImage captureImage_gray CV_BGR2GRAY）;
//<3>检测SURF关键点、提取测试图像描述符
vector test_keyPoint;
Mat testDescriptor;
featureDetector.detect（captureImage_gray test_keyPoint）;
featureExtractor.compute（captureImage_gray test_keyPoint testDescriptor）;
//<4>匹配训练和测试描述符
vector > matches;
matcher.knnMatch（testDescriptor matches 2）;
// <5>根据劳氏算法（Lowe‘s algorithm），得到优秀的匹配点
vecto 属性 大小 日期 时间 名称
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目录 0 2018-11-06 22:22 【93】SIFT配合暴力匹配进行关键点描述和提取\
目录 0 2018-11-06 22:20 【93】SIFT配合暴力匹配进行关键点描述和提取\93_SIFT配合暴力匹配进行关键点描述和提取\
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