【图片匹配】--- SIFT_Opencv3.1.0_C++

　　最近在捣鼓图片相似性匹配算法。这里先说一点必要的题外话：

如果是在同一个object不同角度拍摄的多张图片中，使用SIFT可以有不错的效果；

如果是寻找类别相同的图片（可能不是同一object），SIFT是无效的。

前言：

　　1 需要安装好opencv3.1.0 + opencv_contrib(放到 opencv主文件夹的module文件夹中)。

　　2 可以使用IDE 比如：Codeblocks or Eclipse etc 配置好opencv开发所需要的头文件 + lib so 库文件。

　　但是我这里是直接手写的 g++ 编译命令，这样省事儿，可以方便展示。这里不得不吐槽一下，网上一大堆搓逼教程，乱配置一气，有用的没用的全抄上，而且3.1.0中的imshow等基础的函数都已经换了头文件了。并不在highgui中了。所以我就自己手写了编译命令，用什么加什么。

代码如下：

#include <iostream>

#include <opencv2/core/core.hpp>

#include <opencv2/opencv.hpp>  //头文件

#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>

#include <opencv2/imgcodecs.hpp>

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

using namespace cv;  //包含cv命名空间

using namespace std;

int main()

{

    //Create SIFT class pointer

    Ptr<Feature2D> f2d = xfeatures2d::SIFT::create();

    //读入图片

    Mat img_1 = imread("kebe1.jpg");

    Mat img_2 = imread("kebe2.jpg");

    //Detect the keypoints

    vector<KeyPoint> keypoints_1, keypoints_2;

    f2d->detect(img_1, keypoints_1);

    f2d->detect(img_2, keypoints_2);

    //Calculate descriptors (feature vectors)

    Mat descriptors_1, descriptors_2;

    f2d->compute(img_1, keypoints_1, descriptors_1);

    f2d->compute(img_2, keypoints_2, descriptors_2);

    //Matching descriptor vector using BFMatcher

    BFMatcher matcher;

    vector<DMatch> matches;

    matcher.match(descriptors_1, descriptors_2, matches);

    //绘制匹配出的关键点lopencv_core

    Mat img_matches;

    drawMatches(img_1, keypoints_1, img_2, keypoints_2, matches, img_matches);

    imshow("【match图】", img_matches);

    //等待任意按键按下

    waitKey();

}

//g++ sift_match.cpp -o output -L/usr/local/lib -lopencv_imgcodecs  -lopencv_highgui -lopencv_xfeatures2d -lopencv_features2d -lopencv_core -I/usr/local/include

　　文件夹下有两张图片，使用最下面注释的编译命令直接运行

./output 即可。

　　发现这也不咋准啊！　当然我使用的不是同一张皂片的不同角度，只是觉得差不多。

　　下一步，打算校准 + 具体实现使用SIFT来衡量图片的相似度。

巴特西

【图片匹配】--- SIFT_Opencv3.1.0_C++_ubuntu

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