OpenCV成长之路：特征点检测与图像匹配-白红宇

OpenCV成长之路：特征点检测与图像匹配

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发布时间：2019-06-18

本文共 5329 字，大约阅读时间需要 17 分钟。

特征点又称兴趣点、关键点，它是在图像中突出且具有代表意义的一些点，通过这些点我们可以用来识别图像、进行图像配准、进行3D重建等。本文主要介绍OpenCV中几种定位与表示关键点的函数。

一、Harris角点

角点是图像中最基本的一种关键点，它是由图像中一些几何结构的关节点构成，很多都是线条之间产生的交点。Harris角点是一类比较经典的角点类型，它的基本原理是计算图像中每点与周围点变化率的平均值。

(1)

$\texttt{dst} (x,y) = \mathrm{det} M^{(x,y)} - k \cdot \left ( \mathrm{tr} M^{(x,y)} \right )^2$ (2)

其中I(x+u,y+u)代表了点(x,y)邻域点的灰度值。通过变换可以将上式变化为一个协方差矩阵求特征值的问题(2)，具体数学原理本文不过多描述。

OpenCV的Hairrs角点检测的函数为cornerHairrs()，但是它的输出是一幅浮点值图像，浮点值越高，表明越可能是特征角点，我们需要对图像进行阈值化。我们使用一张建筑图像来显示：

int main(){    Mat p_w_picpath=imread("../buliding.png");    Mat gray;    cvtColor(p_w_picpath,gray,CV_BGR2GRAY);    Mat cornerStrength;    cornerHarris(gray,cornerStrength,3,3,0.01);    threshold(cornerStrength,cornerStrength,0.001,255,THRESH_BINARY);    return 0;}

首先我们来说明一下cornerHairrs()这个函数参数的意思：

前2参数是输入与输出，输入是一个灰度图像，输出是一个浮点图像，第三个参数指定角点分析的邻域，第4个参数实际上在角点求取过程中计算梯度图像的核窗口大小，第5个参数是它原理公式(2)中的一个系数。

从上面的例子的结果我们可以看到，有很多角点都是粘连在一起的，我们下面通过加入非极大值抑制来进一步去除一些粘在一起的角点。

非极大值抑制原理是，在一个窗口内，如果有多个角点则用值最大的那个角点，其他的角点都删除，窗口大小这里我们用3*3，程序中通过图像的膨胀运算来达到检测极大值的目的，因为默认参数的膨胀运算就是用窗口内的最大值替代当前的灰度值。程序的最后使用了一个画角点的函数将角点显示在图像中，这个函数与本系列第5篇中画角点的函数是一致的。

int main(){    Mat p_w_picpath=imread("../buliding.png");    Mat gray;    cvtColor(p_w_picpath,gray,CV_BGR2GRAY);    Mat cornerStrength;    cornerHarris(gray,cornerStrength,3,3,0.01);    double maxStrength;    double minStrength;    // 找到图像中的最大、最小值    minMaxLoc(cornerStrength,&minStrength,&maxStrength);    Mat dilated;    Mat locaMax;    // 膨胀图像，最找出图像中全部的局部最大值点    dilate(cornerStrength,dilated,Mat());    // compare是一个逻辑比较函数，返回两幅图像中对应点相同的二值图像    compare(cornerStrength,dilated,locaMax,CMP_EQ);    Mat cornerMap;    double qualityLevel=0.01;    double th=qualityLevel*maxStrength; // 阈值计算    threshold(cornerStrength,cornerMap,th,255,THRESH_BINARY);    cornerMap.convertTo(cornerMap,CV_8U);    // 逐点的位运算    bitwise_and(cornerMap,locaMax,cornerMap);    drawCornerOnImage(p_w_picpath,cornerMap);    namedWindow("result");    imshow("result",p_w_picpath);    waitKey();                          return 0;}void drawCornerOnImage(Mat& p_w_picpath,const Mat&binary){    Mat_
     
      ::const_iterator it=binary.begin
      
       ();    Mat_
       
        ::const_iterator itd=binary.end
        
         ();    for(int i=0;it!=itd;it++,i++)    {        if(*it)            circle(p_w_picpath,Point(i%p_w_picpath.cols,i/p_w_picpath.cols),3,Scalar(0,255,0),1);       }}

现在我们得到的效果就比默认的函数得到的结果有相当的改善。

由于cornerHarris的一些缺点，OpenCV提供了另一个相似的函数GoodFeaturesToTrack()它用角点间的距离限制来防止角点粘连在一起。

goodFeaturesToTrack(p_w_picpath,corner,                  500,    // 最多检测到的角点数                     0.01,    // 阈值系数                     10);    // 角点间的最小距离

它可以得到与上面基本一致的结果。

二、FAST特征点

harris特征在算法复杂性上比较高，在大的复杂的目标识别或匹配应用上效率不能满足要求，OpenCV提供了一个快速检测角点的类FastFeatureDetector，而实际上FAST并不是快的意思，而是Features from Accelerated Segment Test，但这个算法效率确实比较高，下面我们来看看这个类的用法。

OpenCV里为角点检测提供了统一的接口，通过类下面的detect方法来检测对应的角点，而输出格式都是vector<KeyPoint>。

vector
     
       keypoints;    FastFeatureDetector fast( // 定义检测类        40); //40是检测的阈值    fast.detect(p_w_picpath,keypoints);    drawKeypoints(p_w_picpath,keypoints,p_w_picpath,Scalar(255,0,0),        DrawMatchesFlags::DRAW_OVER_OUTIMG);

其中drawKeypoints是OpenCV提供的在图像上画角点的函数。它的参数可以让我们选择用不同的方式标记出特征点。

三、尺度不变的SURF特征

surf特征是类似于SIFT特征的一种尺度不变的特征点，它的优点在于比SIFT效率要高，在实际运算中可以达到实时性的要求，关于SURF的原理这里就不过多的介绍，网络上这类的文章很多。

类似于FAST特征点的求法，SURF也可以使用通用接口求得，而SURF特征的类为SurfFeatureDetector，类似的SIFT特征点的检测类为SiftFeatureDetector。

#include 
     
      #include 
      
       #include 
       
        using namespace cv;int main(){    Mat p_w_picpath=imread("../buliding.png");    vector
        
          keypoints;              SurfFeatureDetector surf(2500.);    surf.detect(p_w_picpath,keypoints);    drawKeypoints(p_w_picpath,keypoints,p_w_picpath,Scalar(255,0,0),        DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS);    namedWindow("result");    imshow("result",p_w_picpath);    waitKey();              return 0;}

这里有一个值得说明的问题是：OpenCV2.4版本后好像把SurfFeatureDetector这个类的定义移到了头文件nonfree/features2d.hpp

中，所以头文件中要加入该文件，并且要把opencv_nonfree24xd.lib加入属性表的链接器熟悉的输入中，其中x换成你当前opencv的版本号。

最终的显示效果如下：

四、SURF特征的描述

在图像配准中，特征点的描述往往不是位置这么简单，而是使用了一个N维向量来描述一个特征点，这些描述子之间可以通过定义距离公式来比较相近程度。

SurfDescriptorExtractor 是一个提取SURF特征点以及其描述的类。

下面是一个宽景图像的拼接配准的例子：

#include 
     
      #include 
      
       #include 
       
        #include 
        
         using namespace cv;int main(){    Mat p_w_picpath1=imread("../b1.png");    Mat p_w_picpath2=imread("../b2.png");    // 检测surf特征点    vector
         
           keypoints1,keypoints2;        SurfFeatureDetector detector(400);    detector.detect(p_w_picpath1, keypoints1);    detector.detect(p_w_picpath2, keypoints2);    // 描述surf特征点    SurfDescriptorExtractor surfDesc;    Mat descriptros1,descriptros2;    surfDesc.compute(p_w_picpath1,keypoints1,descriptros1);    surfDesc.compute(p_w_picpath2,keypoints2,descriptros2);    // 计算匹配点数    BruteForceMatcher
          
           
            >matcher; vector
            
              matches; matcher.match(descriptros1,descriptros2,matches); std::nth_element(matches.begin(),matches.begin()+24,matches.end()); matches.erase(matches.begin()+25,matches.end()); // 画出匹配图 Mat p_w_picpathMatches; drawMatches(p_w_picpath1,keypoints1,p_w_picpath2,keypoints2,matches, p_w_picpathMatches,Scalar(255,0,0)); namedWindow("p_w_picpath2"); imshow("p_w_picpath2",p_w_picpath2); waitKey(); return 0;}

程序中我们选择了25个配准点，得到最后的匹配如下：

转载于:https://blog.51cto.com/ronny/1394142

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