Record

1、特征点检测与匹配常用的算法：FAST（FastFeatureDetector）、STAR（StarFeatureDetector）、SIFT、SURF、ORB、MSER、GFTT（GoodFeaturesToTrackDetector）、HARRIS、Dense、SimpleBlob等；
2、在EmguCV中，SIFT与SURF位于命名空间Emgu.CV.XFeatures2D下；
3、SIFT—尺度不变特征变换检测算法，SIFT特征对旋转，尺度缩放，亮度变化等保持不变性，是非常稳定的局部特征，应用广泛；
4、SIFT原理：设置尺度空间滤波器，关键点定位，为关键点指定方向参数（保持旋转不变性），




5、SIFT算法接口：

MKeyPoint结构是用于表示特征点：

DrawKeyPoints()函数用于绘制所有关键点：

Code

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using Emgu.CV;
using Emgu.CV.CvEnum;
using Emgu.Util;
using Emgu.CV.Structure;
using Emgu.CV.XFeatures2D;
using System.Drawing;
using Emgu.CV.Features2D;
using Emgu.CV.Util;namespace siftDetect
{class Program{static void Main(string[] args){Mat src1 = CvInvoke.Imread("01.jpg");//Mat src1 = CvInvoke.Imread("00.jpg");SIFT sift = new SIFT(1000,3,0.04,10,1.6);MKeyPoint[] mKeyPoints = sift.Detect(src1);Mat sift_feature = new Mat();VectorOfKeyPoint vkPoints = new VectorOfKeyPoint(mKeyPoints);Features2DToolbox.DrawKeypoints(src1, vkPoints, sift_feature, new Bgr(0, 255, 0), Features2DToolbox.KeypointDrawType.Default);Random random = new Random();for (int i = 0; i < mKeyPoints.Length; i++){Point keyP = new Point();keyP.X = (int)mKeyPoints[i].Point.X;keyP.Y = (int)mKeyPoints[i].Point.Y;CvInvoke.Circle(src1, keyP, 3, new MCvScalar(random.Next(0, 255), random.Next(0, 255), random.Next(0, 255)), -1);}CvInvoke.Imshow("drawkeypoint", sift_feature);CvInvoke.Imshow("out", src1);CvInvoke.WaitKey(0);}}
}

效果

该算法计算的特征点具有旋转不变性与缩放不变性