图像局部特征（十七）--DenseFeature

原文：

http://blog.csdn.net/zhaocj/article/details/45198965

DenseFeatureDetector可以生成具有一定密度和规律分布的图像特征点，它主要用于3D VIZ。

DenseFeatureDetector的原理是，把输入图像分割成大小相等的网格，每一个网格提取一个像素作为特征点。类似于图像尺度金字塔，该方法也可以生成不同层图像的特征点，每一层图像所分割的网格大小是不同的，即表示各层的尺度不同。

 

下面我们就来分析它的源码。

DenseFeatureDetector类的构造函数：

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1. DenseFeatureDetector::DenseFeatureDetector( float _initFeatureScale, int _featureScaleLevels,  
2.                                       float _featureScaleMul, int _initXyStep,  
3.                                       int _initImgBound, bool _varyXyStepWithScale,  
4.                                       bool _varyImgBoundWithScale ) :  
5.     initFeatureScale(_initFeatureScale), featureScaleLevels(_featureScaleLevels),  
6.     featureScaleMul(_featureScaleMul), initXyStep(_initXyStep), initImgBound(_initImgBound),  
7.     varyXyStepWithScale(_varyXyStepWithScale), varyImgBoundWithScale(_varyImgBoundWithScale)  
8. {}  

DenseFeatureDetector::DenseFeatureDetector( float _initFeatureScale, int _featureScaleLevels,                                      float _featureScaleMul, int _initXyStep,                                      int _initImgBound, bool _varyXyStepWithScale,                                      bool _varyImgBoundWithScale ) :    initFeatureScale(_initFeatureScale), featureScaleLevels(_featureScaleLevels),    featureScaleMul(_featureScaleMul), initXyStep(_initXyStep), initImgBound(_initImgBound),    varyXyStepWithScale(_varyXyStepWithScale), varyImgBoundWithScale(_varyImgBoundWithScale){}

initFeatureScale表示初始图像层特征点的尺度，默认为1

featureScaleLevels表示需要构建多少层图像，默认为1

featureScaleMul表示各层图像之间参数的比例系数，该系数等于相邻两层图像之间的网格宽度之比，尺度之比，以及预留边界宽度之比，默认为0.1

initXyStep表示初始图像层的网格宽度，默认为6

initImgBound表示初始图像层的预留边界宽度，默认为0

varyXyStepWithScale表示各层图像是否进行网格宽度的调整，如果为false，则表示各层图像网格宽度都是initXyStep，如果为true，则表示各层图像网格宽度不等，它们之间的比例系数为featureScaleMul，默认为true

varyImgBoundWithScale表示各层图像是否进行预留边界宽度的调整，如果为false，则表示各层图像预留边界宽度都是initImgBound，如果为true，则表示各层图像预留边界宽度不等，它们之间的比例系数为featureScaleMul，默认为false

下面是检测特征点函数detectImpl：

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1. void DenseFeatureDetector::detectImpl( const Mat& image, vector<KeyPoint>& keypoints, const Mat& mask ) const  
2. {  
3.     // curScale表示当前层图像特征点的尺度  
4.     float curScale = static_cast<float>(initFeatureScale);  
5.     //curStep表示当前层图像的网格宽度  
6.     int curStep = initXyStep;  
7.     //curBound表示当前层图像的预留边界宽度  
8.     int curBound = initImgBound;  
9.     //遍历各层图像  
10.     for( int curLevel = 0; curLevel < featureScaleLevels; curLevel++ )  
11.     {  
12.         //遍历当前层图像的所有网格，图像四周的预留边界处是没有网格的，横、纵坐标的步长就是网格的宽度  
13.         for( int x = curBound; x < image.cols - curBound; x += curStep )  
14.         {  
15.             for( int y = curBound; y < image.rows - curBound; y += curStep )  
16.             {  
17.                 //把网格的左上角坐标处的像素作为该网格的特征点，并保存  
18.                 keypoints.push_back( KeyPoint(static_cast<float>(x), static_cast<float>(y), curScale) );  
19.             }  
20.         }  
21.         //调整下一层图像特征点的尺度  
22.         curScale = static_cast<float>(curScale * featureScaleMul);  
23.         //如果varyXyStepWithScale为true，则调整下一层图像的网格宽度  
24.         if( varyXyStepWithScale ) curStep = static_cast<int>( curStep * featureScaleMul + 0.5f );  
25.         //如果varyImgBoundWithScale为true，则调整下一层图像的预留边界宽度  
26.         if( varyImgBoundWithScale ) curBound = static_cast<int>( curBound * featureScaleMul + 0.5f );  
27.     }  
28.     //掩码矩阵的特征点处理  
29.     KeyPointsFilter::runByPixelsMask( keypoints, mask );  
30. }  

void DenseFeatureDetector::detectImpl( const Mat& image, vector<KeyPoint>& keypoints, const Mat& mask ) const{    // curScale表示当前层图像特征点的尺度    float curScale = static_cast<float>(initFeatureScale);    //curStep表示当前层图像的网格宽度    int curStep = initXyStep;    //curBound表示当前层图像的预留边界宽度    int curBound = initImgBound;    //遍历各层图像    for( int curLevel = 0; curLevel < featureScaleLevels; curLevel++ )    {        //遍历当前层图像的所有网格，图像四周的预留边界处是没有网格的，横、纵坐标的步长就是网格的宽度        for( int x = curBound; x < image.cols - curBound; x += curStep )        {            for( int y = curBound; y < image.rows - curBound; y += curStep )            {                //把网格的左上角坐标处的像素作为该网格的特征点，并保存                keypoints.push_back( KeyPoint(static_cast<float>(x), static_cast<float>(y), curScale) );            }        }        //调整下一层图像特征点的尺度        curScale = static_cast<float>(curScale * featureScaleMul);        //如果varyXyStepWithScale为true，则调整下一层图像的网格宽度        if( varyXyStepWithScale ) curStep = static_cast<int>( curStep * featureScaleMul + 0.5f );        //如果varyImgBoundWithScale为true，则调整下一层图像的预留边界宽度        if( varyImgBoundWithScale ) curBound = static_cast<int>( curBound * featureScaleMul + 0.5f );    }    //掩码矩阵的特征点处理    KeyPointsFilter::runByPixelsMask( keypoints, mask );}

下面给出一个具体的应用实例：

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1. #include "opencv2/core/core.hpp"  
2. #include "highgui.h"  
3. #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"  
4. #include "opencv2/features2d/features2d.hpp"  
5. #include "opencv2/nonfree/nonfree.hpp"  
6.   
7. using namespace cv;  
8. //using namespace std;  
9.   
10. int main(int argc, char** argv)  
11. {  
12.    Mat img = imread("box_in_scene.png"), img1;;  
13.      
14.    cvtColor( img, img1, CV_BGR2GRAY );  
15.   
16.    DenseFeatureDetector dense;  
17.   
18.    vector<KeyPoint> key_points;  
19.    Mat output_img;  
20.   
21.    dense.detect(img1,key_points,Mat());  
22.    drawKeypoints(img, key_points, output_img, Scalar::all(-1), DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS);  
23.   
24.    namedWindow("DENSE");  
25.    imshow("DENSE", output_img);  
26.    waitKey(0);  
27.   
28.    return 0;  
29. }