opencv中模板匹配算法的由来

OPENCV下利用SIFT库进行图像匹配的例程

// opencv_empty_proj.cpp:定义控制台应用程序的入口点。

//

#包含" stdafx.h "

# include & ltopencv 2/opencv . HPP & gt；

# include & ltopencv 2/features 2d/features 2d . HPP & gt；

# include & ltopen cv2/non free/non free . HPP & gt；

# include & ltopencv 2/legacy/legacy . HPP & gt；

# include & ltvector & gt

使用命名空间std

使用名称空间cv；

int _tmain(int argc，_TCHAR* argv[])

{

const char * imagename = " img.jpg

//从文件中读取图像

mat img = im read(imagename)；

mat img 2 = im read(" img 2 . jpg ")；

//如果读取图像失败，

if(img.empty())

{

fprintf(stderr，"无法加载图像%s\n "，imagename)；

return-1；

}

if(img2.empty())

{

fprintf(stderr，"无法加载图像%s\n "，imagename)；

return-1；

}

//显示图像

imshow(“前像”，img)；

imshow("image2 before "，img 2)；

//sift特征检测

SiftFeatureDetector

向量& lt重要提示& gtkp1，kp2

siftdtc.detect(img，KP 1)；

mat outimg 1；

drawKeypoints(img，kp1，outimg 1)；

imshow("image1 keypoints "，outimg 1)；

关键点KP；

向量& lt重要提示& gt迭代程序itvc

for(itvc = KP 1 . begin()；itvc！= KP 1 . end()；itvc++)

{

cout & lt& lt"角度:" & lt& ltitvc-& gt；角度& lt& lt" \ t " & lt& ltitvc-& gt；class _ id & lt& lt" \ t " & lt& ltitvc-& gt；octave & lt& lt" \ t " & lt& ltitvc-& gt；pt & lt& lt" \ t " & lt& ltitvc-& gt；响应& lt& ltendl

}

siftdtc.detect(img2，kp2)；

Mat outimg2

绘制关键点(img2、kp2、outi mg 2)；

imshow("图像2关键点"，outi mg 2)；

提取器；

Mat descriptor1，descriptor2

BruteForceMatcher & ltL2<float & gt& gtmatcher

向量& ltDMatch & gt火柴；

Mat img _ matches

extractor.compute(img，kp1，descriptor 1)；

extractor.compute(img2，kp2，descriptor 2)；

imshow("desc "，descriptor 1)；

cout & lt& ltendl & lt& ltdescriptor 1 & lt；& ltendl

matcher.match(描述符1，描述符2，matches)；

drawMatches(img，kp1，img2，kp2，Matches，img _ matches)；

imshow("matches "，img _ matches)；

//这个函数等待键，然后按键盘上的任意键返回。

wait key()；

返回0；

}