SIFT特征

来源：互联网发布：mac 修改u盘图标编辑：程序博客网时间：2024/04/29 18:43

近日把SIFT特征提取及匹配算法推导了一遍，就开始我个人的一个认识吧。

关于SIFT的算法介绍见最下面的链接。

如果用SIFT的话，MATLAB的SIFT的code可以学习，个人认为还是C写的SIFT比较好。

VLFeat提供C写的SIFT特征提取算法代码，调用如下：

    //读入图像    char *ImagePath="10011.jpg";  IplImage *Image=cvLoadImage(ImagePath,0);  //  int min=0;  //  min=Image->width>Image->height?Image->height:Image->width; //sift特征提取参数设置int noctaves=4,nlevels=2,o_min=0;  // noctaves=(int)(log(min)/log(2));  //加载vlfeat库的sift特征库函数vl_sift_pix *ImageData=new vl_sift_pix[Image->height*Image->width];  unsigned char *Pixel;  for (int i=0;i<Image->height;i++)  {  for (int j=0;j<Image->width;j++)  {  Pixel=(unsigned char*)(Image->imageData+i*Image->width+j);  ImageData[i*Image->width+j]=*(Pixel);  }  }  VlSiftFilt *SiftFilt=NULL;  SiftFilt=vl_sift_new(Image->width,Image->height,noctaves,nlevels,o_min);  int KeyPoint=0;  int idx=0;  if (vl_sift_process_first_octave(SiftFilt,ImageData)!=VL_ERR_EOF)  {  while (true)  {  //计算每组中的关键点  vl_sift_detect(SiftFilt);  //遍历并绘制每个点  KeyPoint+=SiftFilt->nkeys;  VlSiftKeypoint *pKeyPoint=SiftFilt->keys;  for (int i=0;i<SiftFilt->nkeys;i++)  {  VlSiftKeypoint TemptKeyPoint=*pKeyPoint;  pKeyPoint++;  cvDrawCircle(Image,cvPoint(TemptKeyPoint.x,TemptKeyPoint.y),TemptKeyPoint.sigma/2,CV_RGB(255,0,0));  idx++;  //计算并遍历每个点的方向  double angles[4];  int angleCount=vl_sift_calc_keypoint_orientations(SiftFilt,angles,&TemptKeyPoint);  for (int j=0;j<angleCount;j++)  {  double TemptAngle=angles[j];  printf("%d: %f\n",j,TemptAngle);  //计算每个方向的描述  float *Descriptors=new float[128];  vl_sift_calc_keypoint_descriptor(SiftFilt,Descriptors,&TemptKeyPoint,TemptAngle);  int k=0;  //输出128维的值while (k<128)  {  printf("%d: %f",k,Descriptors[k]);  printf("; ");  k++;  }  printf("\n");  delete []Descriptors;  Descriptors=NULL;  }  }  //下一阶  if (vl_sift_process_next_octave(SiftFilt)==VL_ERR_EOF)  {  //break;  }  //free(pKeyPoint);  KeyPoint=NULL;  }  }  vl_sift_delete(SiftFilt);  delete []ImageData;  ImageData=NULL;  cvNamedWindow("Source Image",1);  cvShowImage("Source Image",Image);

如果用OpenCV的话，代码如下：

Mat image=imread("1.jpg");Mat iamgeGray=imread("1.jpg",0);Mat descriptors;vector<KeyPoint> keypoints;SiftFeatureDetector sift2(0.06f,10.0);sift2.detect(iamgeGray,keypoints);drawKeypoints(image,keypoints,image,Scalar(255,0,255));imshow("test",image);waitKey();return 0;

SIFT的改进型：

FAST-SIFT （Dom金字塔取代Dog金字塔）
PCA-SIFT（减少特征子匹配）

上面两种在改进型SIFT特征提取分析见后续博文。。。。

SIFT特征提取分析相关链接：

http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7639681

https://github.com/robwhess/opensift/tree/master/src

http://www.cs.ubc.ca/~lowe/papers/ijcv04.pdf

http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7365882

http://en.wikipedia.org/wiki/Scale-invariant_feature_transform#David_Lowe.27s_method

http://blog.sciencenet.cn/blog-613779-475881.html

http://www.cnblogs.com/linyunzju/archive/2011/06/14/2080950.html

http://www.cnblogs.com/linyunzju/archive/2011/06/14/2080951.html

http://blog.csdn.net/ijuliet/article/details/4640624

http://www.cnblogs.com/cfantaisie/archive/2011/06/14/2080917.html

0 1