Opencv学习笔记（六）SURF学习笔记

本人挺菜的，肯定有非常多错误纰漏之处 ，希望大家不吝指正。 

     看了harris角点检測之后，開始研究SURF角点检測，发现挺复杂的，一时也仅仅了解了大概，把了解的东西总结下，以便下次深入学习。

     SURF角点检測算法是对SIFT的一种改进，主要体如今速度上，效率更高。它和SIFT的主要差别是图像多尺度空间的构建方法不同。

    在计算视觉领域，尺度空间被象征性的表述为一个图像金字塔，向下降採样一般用高斯金字塔。当中，输入图像函数重复与高斯函数的核卷积并重复对其进行二次抽样，这样的方法主要用于SIFT算法的实现，但每层图像依赖于原图像（当前尺度可能和原图象尺度相差非常大，这时候再那原图像卷积确实有点二了），而且图像须要重设尺寸，因此，这样的计算方法运算量较大。SURF算法对积分图像进行操作，卷积仅仅和前一幅图像有关，其降採样的方法是申请添加�图像核的尺寸，这也是SIFT算法与SURF算法在使用金字塔原理方面的不同。SURF算法同意尺度空间多层图像同一时候被处理，不需对图像进行二次抽样，从而提高算法性能。

    其他方面的差别，以我菜鸟级的认识，差不大多。

    附上两篇SIFT相关的博文，讲得还是比較透彻的，两篇结合起来看基本能明确其原理。

    两篇讲的东西有点出入，只是对比着看还是能找出问题的，当然啃论文最easy找出问题了。

SIFT简单介绍：http://www.360doc.com/content/11/1230/23/3054335_176200661.shtml

SIFT算法心得：http://www.360doc.com/content/11/1207/17/3054335_170430459.shtml

    其它博文：

SIFT/SURF算法的深入剖析——谈SIFT的精妙与不足：http://hi.baidu.com/xiaoduo170/blog/item/a22bcc1c2349708286d6b636.html

SIFT/SURF系列：http://www.yongblog.com/archives/tag/surf%E7%AE%97%E6%B3%95

    SURF论文和源代码（论文讲得非常具体，代码c++实现）：

opencv小试SURF算法：

#include "opencv2/opencv.hpp"
 
int main(){
    cv::Mat  image, image1 = cv::imread ("test.jpg");
    //灰度变换
    cv::cvtColor (image1,image,CV_BGR2GRAY);
    std::vector<cv::KeyPoint> keypoints;
    cv::SurfFeatureDetector surf(2500);
    surf.detect (image,keypoints);
    cv::drawKeypoints (image,keypoints,image,cv::Scalar::all (255),cv::DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS);

    cv::namedWindow ("surf");
    cv::imshow ("surf",image);
    cv::waitKey (0);
    return 0;
}

      

測试结果：

标记圈的半径长短和特征点所在尺度有关，那条半径是特征点的方向。