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OpenCV 2.2による実装のシフト

SIFT実装の例とOpenCV 2.2のリンクを誰かが知っていますか。よろしく、

opencvsift
32
Shahgee

以下は最小限の例です。

#include <opencv/cv.h>
#include <opencv/highgui.h>

int main(int argc, const char* argv[])
{
    const cv::Mat input = cv::imread("input.jpg", 0); //Load as grayscale

    cv::SiftFeatureDetector detector;
    std::vector<cv::KeyPoint> keypoints;
    detector.detect(input, keypoints);

    // Add results to image and save.
    cv::Mat output;
    cv::drawKeypoints(input, keypoints, output);
    cv::imwrite("sift_result.jpg", output);

    return 0;
}

OpenCV 2.3でテスト済み

33
Unapiedra

SIFT検出器およびSIFTベースの抽出器は、いくつかの方法で入手できます。他の人がすでにより直接的な方法を提案しているように、変更に対してより柔軟にコードを作成できる（つまり、他の検出器および抽出器への変更が容易になる）より「ソフトウェア工学」アプローチを提供します。

まず、組み込みパラメーターを使用して検出器を取得する場合、OpenCVのファクトリーメソッドを使用して作成するのが最善の方法です。方法は次のとおりです。

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/features2d/features2d.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

#include <vector>

using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc, char *argv[])
{        
  Mat image = imread("TestImage.jpg");

  // Create smart pointer for SIFT feature detector.
  Ptr<FeatureDetector> featureDetector = FeatureDetector::create("SIFT");
  vector<KeyPoint> keypoints;

  // Detect the keypoints
  featureDetector->detect(image, keypoints); // NOTE: featureDetector is a pointer hence the '->'.

  //Similarly, we create a smart pointer to the SIFT extractor.
  Ptr<DescriptorExtractor> featureExtractor = DescriptorExtractor::create("SIFT");

  // Compute the 128 dimension SIFT descriptor at each keypoint.
  // Each row in "descriptors" correspond to the SIFT descriptor for each keypoint
  Mat descriptors;
  featureExtractor->compute(image, keypoints, descriptors);

  // If you would like to draw the detected keypoint just to check
  Mat outputImage;
  Scalar keypointColor = Scalar(255, 0, 0);     // Blue keypoints.
  drawKeypoints(image, keypoints, outputImage, keypointColor, DrawMatchesFlags::DEFAULT);

  namedWindow("Output");
  imshow("Output", outputImage);

  char c = ' ';
  while ((c = waitKey(0)) != 'q');  // Keep window there until user presses 'q' to quit.

  return 0;

}

ファクトリメソッドを使用する理由は柔軟です。これは、異なるキーポイント検出器または特徴抽出器（例： SURFは、次のように「作成」ファクトリメソッドに渡される引数を変更するだけです。

Ptr<FeatureDetector> featureDetector = FeatureDetector::create("SURF");
Ptr<DescriptorExtractor> featureExtractor = DescriptorExtractor::create("SURF");

他の検出器または抽出器を作成するために渡す他の可能な引数については、以下を参照してください： http://opencv.itseez.com/modules/features2d/doc/common_interfaces_of_feature_detectors.html#featuredetector-create

http://opencv.itseez.com/modules/features2d/doc/common_interfaces_of_descriptor_extractors.html?highlight=descriptorextractor#descriptorextractor-create

現在、ファクトリーメソッドを使用すると、各検出器または抽出器に渡すために適切なパラメーターを推測する必要がないという便利さが得られます。これは、初めて使用する人にとって便利な場合があります。ただし、独自のカスタムSIFT検出器を作成する場合は、カスタムパラメーターで作成されたSiftDetectorオブジェクトをラップしてスマートポインターにラップし、上記のようにfeatureDetectorスマートポインター変数を使用して参照できます。

30
lightalchemist

Opencv 2.4でSIFT非フリーフィーチャディテクタを使用した簡単な例

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/nonfree/nonfree.hpp>
using namespace cv;

int main(int argc, char** argv)
{

    if(argc < 2)
        return -1;

    Mat img = imread(argv[1]);

    SIFT sift;
    vector<KeyPoint> key_points;

    Mat descriptors;
    sift(img, Mat(), key_points, descriptors);

    Mat output_img;
    drawKeypoints(img, key_points, output_img);

    namedWindow("Image");
    imshow("Image", output_img);
    waitKey(0);
    destroyWindow("Image");

    return 0;
}
6
AMCoded

OpenCVは [〜＃〜] sift [〜＃〜] および [〜＃〜] surf [〜＃〜] （ ここも ）を提供しますその他の機能記述子はそのまま使用できます。
SIFTアルゴリズムは特許を取得しているため、通常のOpenCVの使用/ライセンスと互換性がない可能性があることに注意してください。

5
Adi Shavit

Opencv 2.4でSIFT非フリーフィーチャディテクタを使用する別の簡単な例opencv_nonfree240.lib依存関係を追加してください

#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include <opencv2/nonfree/nonfree.hpp>

int main(int argc, char** argv)
{
   cv::Mat img = cv::imread("image.jpg");

   cv::SIFT sift(10);   //number of keypoints

   cv::vector<cv::KeyPoint> key_points;

   cv::Mat descriptors, mascara;
   cv::Mat output_img;

   sift(img,mascara,key_points,descriptors);
   drawKeypoints(img, key_points, output_img);

   cv::namedWindow("Image");
   cv::imshow("Image", output_img);
   cv::waitKey(0);

   return 0;
}
3
Tervenet

誰かが2つの画像でそれを行う方法を知りたい場合：

import numpy as np
import cv2

print ('Initiate SIFT detector')
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
print ('find the keypoints and descriptors with SIFT')
gcp1, des1 = sift.detectAndCompute(src_img,None)
gcp2, des2 = sift.detectAndCompute(trg_img,None)

# create BFMatcher object
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)


matches = bf.match(des1,des2)
# Sort them in the order of their distance.
matches = sorted(matches, key = lambda x:x.distance)

#print only the first 100 matches
img3 = drawMatches(src_img, gcp1, trg_img, gcp2, matches[:100])
0
Aymen Alsaadi