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OpenCV开发笔记（六十三）：红胖子8分钟带你深入了解SIFT特征点（图文并茂+浅显易懂+程序源码）

2020-06-15 09:09:30 作者：互联网

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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

在这里插入图片描述

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：

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;
        }
    }
}

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