图像特征点提取及匹配的几种方法总结——基于C++和OPENCV实现SIFT、SURF、ORB、FAST_哪种特征点匹配方法最快

前言

对于特征提取算法的理论学习以及代码实现有很多，本文主要对自己用到的部分进行总结。主要包括特征点的提取，以及图像匹配和融合。

• 这里将特征提取单独拿出来，是为了想更清楚的学习如果实现特征提取，同时统计特征点的数量。
• 另外总结基于SIFT、ORB的特征匹配的实现方式。
• 针对误匹配对的情况，用RANSAC算法进行剔除。

SIFT特征点提取

• 该部分我们可以选择在彩色图或者灰度图的基础上进行特征点提取。
• 也可以选择具体特征点数目或者自动生成特征点个数
• KeyPoint是SIFT算法里面的关键点，包含了各种特点：坐标、 特征点领域直径、特征点的方向、特征点的强度、特征点所在的图像金字塔的组、用于聚类的id

vector<KeyPoint>keypoints;
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• src图像中检测到的SIFT特征点存储到keypoints中。

 detector->detect(src, keypoints, Mat());
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整体代码：

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include<opencv2/xfeatures2d.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui_c.h>
#include<opencv2/xfeatures2d/nonfree.hpp>
#include<vector>

using namespace cv;
using namespace std;
using namespace cv::xfeatures2d;

Mat src;
int main(int argc, char** argv)
{
   
	src = imread("./data2/101.png", IMREAD_GRAYSCALE); //加载灰度图像
	//src = imread("./data2/101.png"); //加载图像
	if (!src.data)
	{
   
		cout << "图片加载失败" << endl;
		return -1;
	}
	//namedWindow("加载的灰度图像", CV_WINDOW_NORMAL); //可任意改变窗口大小
	imshow("加载的灰度图像", src);
	int numfeature = 400;  //特征点数目
	Ptr<SIFT>detector = SIFT::create(numfeature);
	//auto detector = SIFT::create(); //自动生成特征点的个数
	vector<KeyPoint>keypoints;
	detector->detect(src, keypoints, Mat());
	printf("所有的特征点个数：%d", keypoints.size());
	Mat resultImg;
	drawKeypoints(src, keypoints, resultImg, Scalar::all(-1), DrawMatchesFlags::DEFAULT); //特征点颜色随机
	imshow("SIFT特征点提取", resultImg);
	imwrite("./效果图/SIFT特征点提取.jpg", resultImg);
	waitKey(0);
	return 0;

}
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ORB特征点提取

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include<opencv2/xfeatures2d.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui_c.h>
#include<opencv2/xfeatures2d/nonfree.hpp>
#include<vector>

using namespace cv;
using namespace std;
using namespace cv::xfeatures2d;

Mat src;
int main(int argc, char** argv)
{
   
	src = imread("./data2/101.png", IMREAD_GRAYSCALE); //加载灰度图像
	//src = imread("./data2/101.png"); //加载图像
	if (!src.data)
	{
   
		cout << "图片加载失败" << endl;
		return -1;
	}
	namedWindow("加载的灰度图像", CV_WINDOW_NORMAL); //可任意改变窗口大小
	imshow("加载的灰度图像", src);
	int numfeature = 400;  //特征点数目
	Ptr<ORB>detector = ORB::create(numfeature);
	//auto detector = ORB::create(); //自动生成特征点的个数
	vector<KeyPoint>keypoints;
	detector->detect(src, keypoints, Mat());
	printf("所有的特征点个数：%d", keypoints.size());
	Mat resultImg;
	drawKeypoints(src, keypoints, resultImg, Scalar::all(-1), DrawMatchesFlags::DEFAULT); //特征点颜色随机
	imshow("特征点提取", resultImg);
	imwrite("./效果图/特征点提取.jpg", resultImg);
	waitKey(0);
	return 0;

}
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FAST角点检测且阈值可调节

• 阈值可自动调节，首先给予一个初值为40的阈值。
• 将特征点个数以及阈值打印出来。

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include<opencv2/xfeatures2d.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui_c.h>
#include<opencv2/xfeatures2d/nonfree.hpp>
#include<vector>

//FAST角点检测
using namespace std;
using namespace cv;
int thre = 40;
Mat src;
void trackBar(int, void*);

int main(int argc, char** argv)
{
   
	//src = imread("./data2/88.jpg");
	src = imread("./data2/88.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); //加载灰度图像
	if (src.empty())
	{
   
		printf("无图像加载 \n");
		return -1;
	}
	namedWindow("input", WINDOW_NORMAL);
	imshow("input", src);

	namedWindow("output", WINDOW_NORMAL);
	createTrackbar("threshould", "output", &thre, 255, trackBar);
	waitKey(0);
	return 
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