今天做的東西用到了Opencv的幾個功能，下面對他們依次進行總結。

（1）Opencv對感興趣區域的複製

具體是這樣的，我想把兩張影象進行拼接成一幅影象，很容易想象到的方法就是先建立一幅大的影象（高度為兩張原圖高度的較大者，寬度為兩張原圖寬度之和），然後把兩張影象內容分別複製到這張大圖的對應區域即可。 很容易想到用Opencv的ROI方法。 網上很多的總結方法都是用Opencv的C風格的程式碼，用的是IplImage，但是我用的是C++風格的，程式碼並不相容，查了一段時間找到了解決方案，具體程式碼如下：

void SIFTFeature::imageJoin(cv::Mat &src1, cv::Mat &src2, cv::Mat &dest)
{
	cv::Rect roi1 = cv::Rect(0, 0, src1.cols, src1.rows);
	cv::Mat matchImage1 = dest(roi1);
	src1.convertTo(matchImage1, matchImage1.type());
	cv::Rect roi2 = cv::Rect(src1.cols, 0, src2.cols, src2.rows);
	cv::Mat matchImage2 = dest(roi2);
	src2.convertTo(matchImage2, matchImage2.type());
}
 

這是我做的東西的其中一個函式，很顯然，src1和src2是原圖，dest是拼接好的大圖。 首先選擇一個感興趣的矩形區域，然後選中目的影象的該部分割槽域，使用原圖的converTo方法進行轉換。 程式碼很簡單，這裡只做一個備份，估計下次還會忘。。。 結果如下： 這裡的黃線是我做的SIFT特徵匹配的結果，與影象拼接無關。

（2）Opencv畫點

不多說，直接上程式碼，其實畫的是小圓圈

cv::Point pointInterest;//特徵點，用以畫在影象中
				pointInterest.x = keys[i][k].x;//特徵點在影象中橫座標
				pointInterest.y = keys[i][k].y;//特徵點在影象中縱座標
				cv::circle(image, pointInterest, 2, cv::Scalar(0, 0, 255));//在影象中畫出特徵點，2是圓的半徑
 

（3）Opencv畫線

cv::Point start = cv::Point(x1, y1);
cv::Point end = cv::Point(x2, y2);
cv::line(image, start, end, cv::Scalar(0, 255, 255));