http://blog.csdn.net/kingeasternsun/article/details/8279114

標頭檔案

1. #include "StdAfx.h"
2. #include "opencv2/core/core.hpp"
3. #include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp"
4. #include "opencv2/features2d/features2d.hpp"
5. #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
6. #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
7. //#include <opencv2/legacy/legacy.hpp>
8. #include <vector>
9. #include <iostream>
10. #include <fstream>
11. #include <math.h>
12. usingnamespace cv;  
13. usingnamespace std;  
14. void getMatchLR(string imgpath);  
15. void getMatchDT(string imgpath);  
16. //void getSURFFeature(string imgpath);
17. void getORBFeature(string imgpath);  
18. void MatchTemplate(string imgname);  
19. void MatchTemplateORB(string imgname);  
20. void MatchTemplateSIFT(string imgname);  
21. void testMatch();  
22. static string imgdir = "E:\\input_resize\\";  
23. static string Matchsavedir = "E:\\macth_result\\";  
24. static string TemplateDir = "E:\\template_resize\\";  
25. //static string ORBsavedir = "ORB_result\\";
26. IplImage mat_src_lpl;  
27. IplImage OutImage_lpl;  
28. IplImage TemplateIpl;  
29. IplImage* dst_left;  
30. IplImage* dst_right;  
31. IplImage *src;  
32. IplImage *TemplateIplPtr;  
33. Mat mat_src;  
34. Mat OutImage;  
35. Mat TemplateMat;  

1. #include "opencv2/core/core.hpp"
2. #include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp"
3. #include "opencv2/features2d/features2d.hpp"
4. #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
5. #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
6. #include <opencv2/legacy/legacy.hpp>
7. #include <vector>
8. #include <iostream>
9. #include <fstream>
10. #include <math.h>

主函式

1. int main()  
2. {  
3.     string imgname = "07_in.jpg";  
4.     //testMatch();
5.     MatchTemplateSIFT(imgname);  
6.     //getMatchLR(imgname);
7.     return 0;  
8. }  

SIFT

利用SIFT特徵進行模板匹配，template1為一個物體的小圖，然後在一張含有多個同樣物體的大圖上進行匹配。

在大圖上滑窗處理，得到每一個滑窗的特徵，進行匹配，計算距離均值，作為一個灰度值，最後生成一個大圖。

特徵子，描述符，匹配方法分別為：

1. new SiftFeatureDetector  
2. new SiftDescriptorExtractor;  
3. BruteForceMatcher<L2(float)>  

詳細程式碼

1. void MatchTemplateSIFT(string imgname)  
2. {  
3.     vector<KeyPoint> LeftKey;  
4.     vector<KeyPoint> RightKey;  
5.     Mat LeftDescriptor;  
6.     Mat RightDescriptor;  
7.     vector<DMatch> Matches;  
8.     //vector<double> meanDisances;
9.     IplImage* dst;  
10.     ofstream fout("E:\\picin\\rBRIEF_Test\\templateCompareResult.txt");  
11.     int xstep = 2;  
12.     int ystep = 2;  
13.     string TemplateName = "template1.jpg";  
14.     string TemplateImgPath = TemplateDir + TemplateName;  
15.     string imgpath = imgdir + imgname;  
16.     string resultPath = Matchsavedir+imgname;  
17.     TemplateMat = imread(TemplateImgPath,CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);  
18.     if(!TemplateMat.data){  
19.         cout<<"no template exist";  
20.         return ;  
21.     }  
22.     int TemplateWidth = TemplateMat.cols;  
23.     int TemplateHeight = TemplateMat.rows;  
24.     std::cout<<"TemplateWidth "<<TemplateWidth<<endl;  
25.     std::cout<<"TemplateHeight "<<TemplateHeight<<endl;  
26.     FeatureDetector *pDetector = new SiftFeatureDetector;   pDetector->detect(TemplateMat, LeftKey);  
27.     DescriptorExtractor *pExtractor = new SiftDescriptorExtractor;   
28.     pExtractor->compute(TemplateMat, LeftKey, LeftDescriptor);  
29.     DescriptorMatcher *pMatcher = new BruteForceMatcher<L2<float>>;  
30.     mat_src = imread(imgpath, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE );  
31.     if(!mat_src.data) {  
32.         cout<<"no src img";  
33.         return ;  
34.       } mat_src_lpl = IplImage(mat_src);  
35.     src  = &mat_src_lpl;  
36.     long ImgWidth = src->width;  
37.     long ImgHeight = src->height;  
38.     std::cout<<"ImgWidth "<<ImgWidth<<endl;  
39.     std::cout<<"ImgHeight "<<ImgHeight<<endl;  
40.     int x;  
41.     int y;  
42.     //Mat R = Mat(ImgHeight - TemplateHeight, ImgWidth - TemplateWidth, CV_8UC1,255);
43.     //namedWindow("result", CV_WINDOW_NORMAL );
44.     //imshow("result",mat_src);
45.     //uchar *p;
46.     //while(start_x < ImgWidth - TemplateWidth){
47.     for(long start_y = 0;start_y <ImgHeight - TemplateHeight;start_y = start_y+ystep){  
48.         for(long start_x = 0;start_x < ImgWidth - TemplateWidth;start_x = start_x+xstep){  
49.             x = start_x;  
50.             y = start_y;  
51.             cvSetImageROI(src,cvRect(x,y,TemplateWidth,TemplateHeight));  
52.             dst = cvCreateImage(cvSize(TemplateWidth,TemplateHeight),  
53.                     IPL_DEPTH_8U,  
54.                     src->nChannels);  
55.             cvCopy(src,dst,0);  
56.             cvResetImageROI(src);  
57.             Mat DstImage = Mat(dst, false); // Do not copy
58.             pDetector->detect(DstImage, RightKey);  
59.             pExtractor->compute(DstImage, RightKey, RightDescriptor);  
60.             pMatcher->match(LeftDescriptor, RightDescriptor, Matches);  
61.             //double sum = 0;
62.             double sum = 0;  
63.             //int i = 0;
64.             for(vector<DMatch>::iterator dite = Matches.begin();dite <Matches.end(); dite++ )  
65.               {  
66.                   sum += dite->distance;  
67.               }  
68.             int matchSize = Matches.size()*10;  
69.             if(matchSize>1){  
70.                 fout<<exp(-sum/matchSize)<<" ";  
71.             }else{  
72.                 fout<<exp(-100.0)<<" ";  
73.             }  
74.         }  
75.     }  
76.     //
77.     std::cout<<"finish";  
78.     fout.close();  
79.     //destroyWindow("result" );
80.     //imwrite(resultPath,R);
81.     delete pDetector;  
82.     delete pExtractor;  
83.     delete pMatcher;  
84. }  

SURF

SURF特徵同SIFT特徵。

ORB

1. ORB orb;  
2. orb(TemplateMat,Mat(),LeftKey,LeftDescriptor);  
3. DescriptorMatcher *pMatcher = new BruteForceMatcher<HammingLUT>;  

詳細程式碼如下

1. void MatchTemplateORB(string imgname)  
2. {  
3.     vector<KeyPoint> LeftKey;  
4.     vector<KeyPoint> RightKey;  
5.     Mat LeftDescriptor;  
6.     Mat RightDescriptor;  
7.     vector<DMatch> Matches;  
8.     //vector<double> meanDisances;
9.     IplImage* dst;  
10.     ofstream fout("E:\\picin\\rBRIEF_Test\\templateCompareResult.txt");  
11.     int xstep = 2;  
12.     int ystep = 2;  
13.     string TemplateName = "template2.jpg";  
14.     string TemplateImgPath = TemplateDir + TemplateName;  
15.     string imgpath = imgdir + imgname;  
16.     string resultPath = Matchsavedir+imgname;  
17.         TemplateMat = imread(TemplateImgPath,CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);  
18.     if(!TemplateMat.data){  
19.         cout<<"no template exist";  
20.         return ;  
21.     }  
22.     int TemplateWidth = TemplateMat.cols;  
23.     int TemplateHeight = TemplateMat.rows;  
24.     std::cout<<"TemplateWidth "<<TemplateWidth<<endl;  
25.     std::cout<<"TemplateHeight "<<TemplateHeight<<endl;  
26.     ORB orb;  
27.     orb(TemplateMat,Mat(),LeftKey,LeftDescriptor);  
28.     DescriptorMatcher *pMatcher = new BruteForceMatcher<HammingLUT>;  
29.     mat_src = imread(imgpath, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE );  
30.     if(!mat_src.data) {  
31.         cout<<"no src img";  
32.         return ;  
33.       }  
34.     mat_src_lpl = IplImage(mat_src);  
35.     src  = &mat_src_lpl;  
36.     long ImgWidth = src->width;  
37.     long ImgHeight = src->height;  
38.     std::cout<<"ImgWidth "<<ImgWidth<<endl;  
39.     std::cout<<"ImgHeight "<<ImgHeight<<endl;  
40.     int x;  
41.     int y;  
42.     //Mat R = Mat(ImgHeight - TemplateHeight, ImgWidth - TemplateWidth, CV_8UC1,255);
43.     //namedWindow("result", CV_WINDOW_NORMAL );
44.     //imshow("result",mat_src);
45.     //uchar *p;
46.     //while(start_x < ImgWidth - TemplateWidth){
47.     for(long start_y = 0;start_y <ImgHeight - TemplateHeight;start_y = start_y+ystep){  
48.         for(long start_x = 0;start_x < ImgWidth - TemplateWidth;start_x = start_x+xstep){  
49.             x = start_x;  
50.             y = start_y;  
51.             //std::cout<<"<"<<x<<","<<y<<">"<<" ";
52.             cvSetImageROI(src,cvRect(x,y,TemplateWidth,TemplateHeight));  
53.             dst = cvCreateImage(cvSize(TemplateWidth,TemplateHeight),  
54.                     IPL_DEPTH_8U,  
55.                     src->nChannels);  
56.             cvCopy(src,dst,0);  
57.             cvResetImageROI(src);  
58.             Mat DstImage = Mat(dst, false); // Do not copy
59.             orb(DstImage,Mat(),RightKey,RightDescriptor);  
60.             //std::cout<<RightDescriptor.size();
61.             pMatcher->match(LeftDescriptor, RightDescriptor, Matches);  
62.             //double sum = 0;
63.             double sum = 0;  
64.             //int i = 0;
65.             for(vector<DMatch>::iterator dite = Matches.begin();dite <Matches.end(); dite++ )  
66.               {  
67.                   sum += dite->distance;  
68.               }  
69.             int matchSize = Matches.size()*10;  
70.             //std::cout<<matchSize<<" ";
71.             if(matchSize>1){  
72.                 //int meanDis = sum/matchSize;
73.                 fout<<exp(-sum/matchSize)<<" ";  
74.                 //std::cout<<"meanDis"<<meanDis<<" ";
75.                 //R.at<uchar>(x,y) = meanDis;
76.             }else{  
77.                 fout<<exp(-100.0)<<" ";  
78.                 //fout<<255<<" ";
79.                 //std::cout<<"meanDis"<<255<<" ";
80.             }  
81.         }  
82.         //std::cout<<endl;
83.         fout<<"\n";  
84.         //start_x += step;
85.     }  
86.     //
87.     std::cout<<"finish";  
88.     fout.close();  
89.     //destroyWindow("result" );
90.     //imwrite(resultPath,R);
91.     //delete pDetector;
92.     //delete pExtractor;
93.     delete pMatcher;  
94. }  

對利用特徵點對圖片左右部分進行匹配

1. void getMatchLR(string imgname)  
2. {  
3.     string imgpath = imgdir + imgname;  
4.     mat_src = imread(imgpath, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE );  
5.     if(!mat_src.data) {  
6.         cout<<"no img";  
7.         return ;  
8.       }  
9.     mat_src_lpl = IplImage(mat_src);  
10.     src  = &mat_src_lpl;  
11.     //
12.     cvSetImageROI(src,cvRect(0,0,0.5*src->width,src->height));  
13.     dst_left = cvCreateImage(cvSize(0.5*src->width,src->height),  
14.             IPL_DEPTH_8U,  
15.             src->nChannels);  
16.     cvCopy(src,dst_left,0);  
17.     cvResetImageROI(src);  
18.     cvSetImageROI(src,cvRect(0.5*src->width,0,0.5*src->width,src->height));  
19.     dst_right = cvCreateImage(cvSize(0.5*src->width,src->height),  
20.             IPL_DEPTH_8U,  
21.             src->nChannels);  
22.     cvCopy(src,dst_right,0);  
23.     cvResetImageROI(src);  
24.      // Convert IplImage to cv::Mat
25.     Mat matLeftImage = Mat(dst_left, false); // Do not copy
26.     Mat matRightImage = Mat(dst_right, false);  
27.     // Key point and its descriptor
28.     vector<KeyPoint> LeftKey;  
29.     vector<KeyPoint> RightKey;  
30.     Mat LeftDescriptor;  
31.     Mat RightDescriptor;  
32.     vector<DMatch> Matches;  
33.     /* 
34.     // Detect key points from image 
35.     FeatureDetector *pDetector = new FastFeatureDetector; //  
36.     pDetector->detect(matLeftImage, LeftKey); 
37.     pDetector->detect(matRightImage, RightKey); 
38.     delete pDetector; 
39.     // Extract descriptors 
40.     DescriptorExtractor *pExtractor = new BriefDescriptorExtractor; //  
41.     pExtractor->compute(matLeftImage, LeftKey, LeftDescriptor); 
42.     pExtractor->compute(matRightImage, RightKey, RightDescriptor); 
43.     delete pExtractor; 
44.     */
45.     ORB orb;  
46.     orb(matLeftImage,Mat(),LeftKey,LeftDescriptor);  
47.     orb(matRightImage,Mat(),RightKey,RightDescriptor);  
48.     // Matching features
49.     //DescriptorMatcher *pMatcher = new FlannBasedMatcher; // 
50.     DescriptorMatcher *pMatcher = new BruteForceMatcher<HammingLUT>; // 
51.     pMatcher->match(LeftDescriptor, RightDescriptor, Matches);  
52.     delete pMatcher;  
53.     double max_dist = 0; double min_dist = 200;  
54.       //-- Quick calculation of max and min distances between keypoints
55.       for( int i = 0; i < LeftDescriptor.rows; i++ )  
56.       { double dist = Matches[i].distance;  
57.         if( dist < min_dist ) min_dist = dist;  
58.         if( dist > max_dist ) max_dist = dist;  
59.       }  
60.       //printf("-- Max dist : %f \n", max_dist );
61.       //printf("-- Min dist : %f \n", min_dist );
62.       //-- Draw only "good" matches (i.e. whose distance is less than 2*min_dist )
63.       //-- PS.- radiusMatch can also be used here.
64.       std::vector< DMatch > good_matches;  
65.       for( int i = 0; i < LeftDescriptor.rows; i++ )  
66.       { if( Matches[i].distance < 0.5*max_dist )  
67.         { good_matches.push_back( Matches[i]); }  
68.       }  
69.     // Show result
70.     //drawMatches(matLeftImage, LeftKey, matRightImage, RightKey, Matches, OutImage);
71.     drawMatches( matLeftImage, LeftKey, matRightImage, RightKey,  
72.                    good_matches, OutImage, Scalar::all(-1), Scalar::all(-1),  
73.                    vector<char>(), DrawMatchesFlags::NOT_DRAW_SINGLE_POINTS );  
74.     OutImage_lpl = IplImage(OutImage);  
75.     cvNamedWindow( "Match features", 1);  
76.     cvShowImage("Match features", &(OutImage_lpl));  
77.     cvWaitKey( 0 );  
78.     cvDestroyWindow( "Match features" );  
79.     string savepath = Matchsavedir + imgname;  
80.       //-- Show detected (drawn) keypoints
81.     imwrite(savepath, OutImage );//
82. }  

1. // Detect key points from image
2. FeatureDetector *pDetector = new FastFeatureDetector; // 
3. pDetector->detect(matLeftImage, LeftKey);  
4. pDetector->detect(matRightImage, RightKey);  
5. delete pDetector;  
6. // Extract descriptors
7. DescriptorExtractor *pExtractor = new BriefDescriptorExtractor; // 
8. pExtractor->compute(matLeftImage, LeftKey, LeftDescriptor);  
9. pExtractor->compute(matRightImage, RightKey, RightDescriptor);