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前言

  红胖子，来也！
  识别除了传统的模板匹配之外就是体征点了，此篇介绍了SIFT特征点提取使用方法。

Demo

SIFT特征点

概述

  SIFT，即尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform，SIFT），是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。

SIFT算法特点

• SIFT特征是局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性；
• 区分性（Distinctiveness）好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配；
• 多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量的SIFT特征向量；
• 高速性，经优化的SIFT匹配算法甚至可以达到实时的要求；
• 可扩展性，可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合；

特征检测步骤

步骤一：尺度空间极值检测

  搜索所有尺度上的图像位置。通过高斯微分函数来识别潜在的对于尺度和旋转不变的兴趣点。
  过程了解，知道实现的基本原理，如下图：
  

步骤二：关键点定位

  在每个候选的位置上，通过一个拟合精细的模型来确定位置和尺度。关键点的选择依据于它们的稳定程度。
  采用的方法是LoG近似DoG找到关键点<检测DOG尺度空间极值点>

步骤三：方向确定

  基于图像局部的梯度方向，分配给每个关键点位置一个或多个方向。所有后面的对图像数据的操作都相对于关键点的方向、尺度和位置进行变换，从而提供对于这些变换的不变性。
  

步骤四：关键点描述

  在每个关键点周围的邻域内，在选定的尺度上测量图像局部的梯度。这些梯度被变换成一种表示，这种表示允许比较大的局部形状的变形和光照变化。
每一个关键点，都拥有位置、尺度以及方向三个信息。为每个关键点建立一个描述符，用一组向量将这个关键点描述出来，使其不随各种变化而改变，比如光照变化、视角变化等等。这个描述子不但包括关键点，也包含关键点周围对其有贡献的像素点，并且描述符应该有较高的独特性，以便于提高特征点正确匹配的概率。
  

SiftFeatureDetector类

  该类是opencv中nonfree模块中的，之前没有勾选，需要需要重新勾选编译才会有的，所以按照3.4的最新版本为3.4.10，笔者重新编译了一个版本，带contrib模块，编译请参考博文《OpenCV开发笔记（三十四）：红胖子带你小白式编译Qt+openCV3.4.1+opencv_contrib（全网最简单最强，可读性最高，没有之一）》，配置时，需要额外勾选下图显示的项：
  
  编译好后，头文件和库替换，重新连接到3.4.10版本，使用sift。
  需要添加头文件：

#include <opencv2/xfeatures2d.hpp> 

SiftFeatureDetector类的使用

cv::Ptr<cv::xfeatures2d::SIFT> _pSift = cv::xfeatures2d::SiftFeatureDetector::create(); std::vector<cv::KeyPoint> keyPoints1; //特征点检测 _pSift->detect(srcMat, keyPoints1); 

SIFT宏定义

typedef SIFT SiftFeatureDetector; typedef SIFT SiftDescriptorExtractor; 

SIFT相关函数原型

static Ptr<xfeatures2d::SIFT> create(int nfeatures = 0,                                      int nOctaveLayers = 3,                                      double contrastThreshold = 0.04,                                      double edgeThreshold = 10,                                      double sigma = 1.6); 

• 参数一：int类型的nfeatures，默认值0，nfeatures要保留的最佳特征点数。这些特征是按分数排列的（用SIFT算法作为局部对比度）；
• 参数二：int类型的nOctaveLayers，默认值3，每八度音阶的层数。3是D.Lowe纸张中使用的值。这个八度音阶数是根据图像分辨率自动计算出来的；
• 参数三：double类型的contrastThreshold，默认值0.04，用于半均匀滤除弱特征的对比度阈值（低对比度）区域。阈值越大，检测器产生的特征越少；
• 参数四：double类型的edgeThreshold，默认值10，用于滤除边缘状特征的阈值。注意它的含义与对比度阈值不同，即边缘阈值越大，特征越少过滤掉（保留更多功能）。
• 参数五：double类型的sigma，默认值1.6，高斯的sigma，应用于输入图像的标准偏差。

void xfeatures2d::SIFT::detect( InputArray image,                                 std::vector<KeyPoint>& keypoints,                                 InputArray mask=noArray() ); 

• 参数一：InputArray类型的image，输入cv::Mat；
• 参数二：std::Vector类型的keypoints，检测到的关键点；
• 参数三：InputArray类型的mask，默认为空，指定在何处查找关键点的掩码（可选）。它必须是8位整数感兴趣区域中具有非零值的矩阵。

void xfeatures2d::SIFT::compute( InputArray image,                                  std::vector<KeyPoint>& keypoints,                                  OutputArray descriptors ); 

• 参数一：InputArray类型的image，输入cv::Mat；
• 参数二：std::Vector类型的keypoints，描述符不能为其已删除计算的。有时可以添加新的关键点，例如：SIFT duplicates keypoint有几个主要的方向（每个方向）；
• 参数三：OutputArray类型的descriptors，计算描述符；

// 该函数结合了detect和compute，参照detect和compute函数参数 void xfeatures2d::SIFT::detectAndCompute( InputArray image,                                           InputArray mask,                                           std::vector<KeyPoint>& keypoints,                                           OutputArray descriptors,                                           bool useProvidedKeypoints=false ); 

绘制关键点函数原型

void drawKeypoints( InputArray image,                     const std::vector<KeyPoint>& keypoints,                     InputOutputArray outImage,                     const Scalar& color=Scalar::all(-1),                     int flags=DrawMatchesFlags::DEFAULT ); 

• 参数一：InputArray类型的image，；
• 参数二：std::Vector类型的keypoints，原图的关键点；
• 参数三：InputOutputArray类型的outImage，其内容取决于定义在输出图像。请参阅参数五的标志flag）；
• 参数四：cv::Scalar类型的color，绘制关键点的颜色，默认为Scalar::all(-1)随机颜色，每个点都是这个颜色，那么随机时，每个点都是随机的；
• 参数五：int类型的flags，默认为DEFAULT，具体参照DrawMatchesFlags枚举如下：
    

相关博客

  本源码中包含了“透视变换”，请参照博文《OpenCV开发笔记（五十一）：红胖子8分钟带你深入了解透视变换（图文并茂+浅显易懂+程序源码）》

Demo源码

void OpenCVManager::testSiftFeatureDetector() {     QString fileName1 = "16.jpg";     int width = 400;     int height = 300;      cv::Mat srcMat = cv::imread(fileName1.toStdString());     cv::resize(srcMat, srcMat, cv::Size(width, height));      cv::String windowName = _windowTitle.toStdString();     cvui::init(windowName);      cv::Mat windowMat = cv::Mat(cv::Size(srcMat.cols * 2, srcMat.rows * 3),                                 srcMat.type());      cv::Ptr<cv::xfeatures2d::SIFT> _pSift = cv::xfeatures2d::SiftFeatureDetector::create();      int k1x = 0;     int k1y = 0;     int k2x = 100;     int k2y = 0;     int k3x = 100;     int k3y = 100;     int k4x = 0;     int k4y = 100;     while(true)     {         windowMat = cv::Scalar(0, 0, 0);          cv::Mat mat;          // 原图先copy到左边         mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 1, srcMat.rows * 2),                         cv::Range(srcMat.cols * 0, srcMat.cols * 1));         cv::addWeighted(mat, 0.0f, srcMat, 1.0f, 0.0f, mat);          {             std::vector<cv::KeyPoint> keyPoints1;             std::vector<cv::KeyPoint> keyPoints2;             cvui::printf(windowMat, 0 + width * 1, 10 + height * 0, "k1x");            cvui::trackbar(windowMat, 0 + width * 1, 20 + height * 0, 165, &k1x, 0, 100);            cvui::printf(windowMat, 0 + width * 1, 70 + height * 0, "k1y");            cvui::trackbar(windowMat, 0 + width * 1, 80 + height * 0, 165, &k1y, 0, 100);             cvui::printf(windowMat, width / 2 + width * 1, 10 + height * 0, "k2x");            cvui::trackbar(windowMat, width / 2 + width * 1, 20 + height * 0, 165, &k2x, 0, 100);            cvui::printf(windowMat, width / 2 + width * 1, 70 + height * 0, "k2y");            cvui::trackbar(windowMat, width / 2 + width * 1, 80 + height * 0, 165, &k2y, 0, 100);             cvui::printf(windowMat, 0 + width * 1, 10 + height * 0 + height / 2, "k3x");            cvui::trackbar(windowMat, 0 + width * 1, 20 + height * 0 + height / 2, 165, &k3x, 0, 100);            cvui::printf(windowMat, 0 + width * 1, 70 + height * 0 + height / 2, "k3y");            cvui::trackbar(windowMat, 0 + width * 1, 80 + height * 0 + height / 2, 165, &k3y, 0, 100);             cvui::printf(windowMat, width / 2 + width * 1, 10 + height * 0 + height / 2, "k4x");            cvui::trackbar(windowMat, width / 2 + width * 1, 20 + height * 0 + height / 2, 165, &k4x, 0, 100);            cvui::printf(windowMat, width / 2 + width * 1, 70 + height * 0 + height / 2, "k4y");            cvui::trackbar(windowMat, width / 2 + width * 1, 80 + height * 0 + height / 2, 165, &k4y, 0, 100);             std::vector<cv::Point2f> srcPoints;            std::vector<cv::Point2f> dstPoints;             srcPoints.push_back(cv::Point2f(0.0f, 0.0f));            srcPoints.push_back(cv::Point2f(srcMat.cols - 1, 0.0f));            srcPoints.push_back(cv::Point2f(srcMat.cols - 1, srcMat.rows - 1));            srcPoints.push_back(cv::Point2f(0.0f, srcMat.rows - 1));             dstPoints.push_back(cv::Point2f(srcMat.cols * k1x / 100.0f, srcMat.rows * k1y / 100.0f));            dstPoints.push_back(cv::Point2f(srcMat.cols * k2x / 100.0f, srcMat.rows * k2y / 100.0f));            dstPoints.push_back(cv::Point2f(srcMat.cols * k3x / 100.0f, srcMat.rows * k3y / 100.0f));            dstPoints.push_back(cv::Point2f(srcMat.cols * k4x / 100.0f, srcMat.rows * k4y / 100.0f));             cv::Mat M = cv::getPerspectiveTransform(srcPoints, dstPoints);            cv::Mat srcMat2;            cv::warpPerspective(srcMat,                                srcMat2,                                M,                                cv::Size(srcMat.cols, srcMat.rows),                                cv::INTER_LINEAR,                                cv::BORDER_CONSTANT,                                cv::Scalar::all(0));             mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 1, srcMat.rows * 2),                            cv::Range(srcMat.cols * 1, srcMat.cols * 2));            cv::addWeighted(mat, 0.0f, srcMat2, 1.0f, 0.0f, mat);             //特征点检测            _pSift->detect(srcMat, keyPoints1);            //绘制特征点(关键点)            cv::Mat resultShowMat;            cv::drawKeypoints(srcMat,                              keyPoints1,                              resultShowMat,                              cv::Scalar(0, 0, 255),                              cv::DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS);            mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 2, srcMat.rows * 3),                            cv::Range(srcMat.cols * 0, srcMat.cols * 1));            cv::addWeighted(mat, 0.0f, resultShowMat, 1.0f, 0.0f, mat);             //特征点检测            _pSift->detect(srcMat2, keyPoints2);            //绘制特征点(关键点)            cv::Mat resultShowMat2;            cv::drawKeypoints(srcMat2,                              keyPoints2,                              resultShowMat2,                              cv::Scalar(0, 0, 255),                              cv::DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS);            mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 2, srcMat.rows * 3),                            cv::Range(srcMat.cols * 1, srcMat.cols * 2));            cv::addWeighted(mat, 0.0f, resultShowMat2, 1.0f, 0.0f, mat);             cv::imshow(windowName, windowMat);         }         // 更新         cvui::update();         // 显示         // esc键退出         if(cv::waitKey(25) == 27)         {             break;         }     } } 

工程模板：对应版本号v1.57.0

  对应版本号v1.57.0

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