SURF特征基本介绍 SURF(Speeded Up Robust Features)特征关键特性：

-特征检测

-尺度空间

-选择不变性

-特征向量 

工作原理

. 选择图像中POI（Points of Interest） Hessian Matrix

. 在不同的尺度空间发现关键点，非最大信号压制

. 发现特征点方法、旋转不变性要求

. 生成特征向量

SURF特征提取代码演示

-upright          // 0- 表示计算选择不变性，1表示不计算，速度 更快

-HessianThreshold // 默认值在300~500之间

-Octaves          // 4表示在四个尺度空间

-OctaveLayers     // 表示每个尺度的层数 

#include <opencv2/opencv.hpp>

#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>

#include <iostream>

using namespace cv;

using namespace cv::xfeatures2d;

using namespace std;

int main(int argc, char** argv) {

    Mat src = imread("D:/vcprojects/images/test.png", IMREAD_GRAYSCALE);

    if (src.empty()) {

        printf("could not load image...\n");

        return -;

    }

    namedWindow("input image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);

    imshow("input image", src);

    //SURF特征检测

    int minHessian = ;

    Ptr<SURF> detector = SURF::create(minHessian);

    vector<KeyPoint> keypoints;

    detector->detect(src, keypoints, Mat());

    //绘制关键点

    Mat keypoint_img;

    drawKeypoints(src, keypoints, keypoint_img, Scalar::all(-), DrawMatchesFlags::DEFAULT);

    imshow("KeyPoints Image", keypoint_img);

    waitKey();

    return ;

}