SURFによる特徴点抽出
C++
#include <iostream>
#include <string>
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc, char *argv[])
{
// (1)load Color Image
const char *imagename = argc > 1 ? argv[1] : "../image/lenna.png";
Mat colorImage = imread(imagename,1);
if(colorImage.empty())
return -1;
// (2)convert Color Image to Grayscale for Feature Extraction
Mat grayImage;
cvtColor(colorImage, grayImage, CV_BGR2GRAY);
// (3)initialize SURF class
SURF calc_surf = SURF(500,4,2,true);
// (4)extract SURF
vector<KeyPoint> kp_vec;
vector<float> desc_vec;
calc_surf(grayImage, Mat(), kp_vec, desc_vec);
// (5)draw keypoints
cout << "Image Keypoints: " << kp_vec.size() << endl;
#if 1
vector<KeyPoint>::iterator it = kp_vec.begin(), it_end = kp_vec.end();
for(; it!=it_end; ++it) {
circle(colorImage, Point(it->pt.x, it->pt.y),
saturate_cast<int>(it->size*0.25), Scalar(255,255,0));
}
#else
for(int i = 0; i < kp_vec.size(); i++) {
KeyPoint* point = &(kp_vec[i]);
Point center; // Key Point's Center
int radius; // Radius of Key Point
center.x = cvRound(point->pt.x);
center.y = cvRound(point->pt.y);
radius = cvRound(point->size*0.25);
circle(colorImage, center, radius, Scalar(255,255,0), 1, 8, 0);
}
#endif
namedWindow("SURF",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("SURF", colorImage);
waitKey(0);
return 0;
}
// (1)指定ファイルをカラー画像として読み込みます．
コマンドライン引数で指定されたファイルを，カラー画像として読み込みます．
// (2)画像を，グレースケールに変換します．
SURF特徴の抽出は，グレースケール画像に対して行う必要があります．cvtColorでカラー画像をCV_8UC1のグレースケール画像に変換します．
// (3)SURFクラスを初期化します．
C++インタフェースではcv::SURFクラスを使用してSURF特徴を抽出します．SURFコンストラクタは，第一引数がFast Hessian Detectorの閾値，第二引数が特徴検出に用いられるオクターブ数，第三引数が各オクターブ内に存在するレイヤ数，第四引数は拡張ディスクリプタの使用有無を指定します．trueにした場合128次元のディスクリプタが取得されます（falseの場合は64次元）．
// (4)グレースケール画像からSURF特徴を抽出します．
SURF特徴の抽出結果は，std::vector<cv::KeyPoint>に格納されます．ここには各キーポイントの位置，方向，スケールなどが格納されます．また，第四引数にstd::vector<float>を指定した場合，各キーポイント毎にディスクリプタの抽出処理を行います．拡張ディスクリプタを指定しなかった場合はキーポイントの数×64個の値が，指定した場合はキーポイントの数×128個の値が格納されます．このサンプルでは，kp_vec[i]に格納されたキーポイントに対応するディスクリプタは，desc_vec[128*i]からdesc_vec[128*i + 127]に格納されていることになります．
// (5)抽出したSURF特徴の位置とスケールを，カラー画像上へ描画します．
入力画像（カラー）に対して，SURF特徴の位置とスケールを円で描画します．
実行結果例
こんにちは
質問がございます．
現在Opencv2.1のSURFを実行しています．
そして，入力画像から1点も特徴点が見つからない場合（真っ白の画像など），プログラムが落ちてしまいます．
こちらの対処法はないでしょうか？
恐縮ですが，お力添え頂けると非常に嬉しいです．
そのバグは2.2で修正されているはずですので，OpenCV2.2を利用していただくのが最も簡単な対策かと思います．
早い返信ありがとうございます．
早速導入したいと思います．
>2.x系でもC言語風の書き方は可能ですし，ソースもかなり互換性があると思いますので，今後のためにも，特に問題がなければ2.x系に移行することをお勧めします．．
確かにそのほうが良いかもしれないですね．
最新のものにバージョン変更して，最初から環境を構築してみようと思います．
本当にありがとうございました．
なるほど．1.x系の環境がないので直ぐには実験できないのですが，OpenCV2.1+find_obj.exeはWindows環境で問題なく動くことを確認しています（VC2010,TBB=ON/OFF）．
2.x系でもC言語風の書き方は可能ですし，ソースもかなり互換性があると思いますので，今後のためにも，特に問題がなければ2.x系に移行することをお勧めします．
ご返信ありがとうございます。
>問題がでる例というのは，サンプルのfind_obj.cppそのままでしょうか？
いえ，今のMFC環境で使っているOpenCV内の関数は，
とりあえず下記のみです．
cvNamedWindow(“Object”, 1);
char* object_filename = “object.png”;
IplImage* object = cvLoadImage( object_filename, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE );
CvSeq *objectKeypoints = 0, *objectDescriptors = 0;
CvSeq *imageKeypoints = 0, *imageDescriptors = 0;
CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);
CvSURFParams params = cvSURFParams(500,1);
cvExtractSURF( object, 0, &objectKeypoints, &objectDescriptors, storage, params );
cvShowImage( “Object”, object );
cvWaitKey(0);
cvDestroyWindow(“Object”);
cvExtractSURF()をコメントアウトした状態だと，
画像の表示等も上手くいきます．
ただそのコメントアウトを外した途端に，Stack Overflowとなってしまいます．
使っているOpenCVのバージョンは1.1です．
問題がでる例というのは，サンプルのfind_obj.cppそのままでしょうか？また，ご利用のOpenCVのバージョンを教えていただければ，こちらでも試すことができるのですが．
はじめまして．
現在，MFC環境下でOpenCVを用いて画像処理を行っている者です．
このようなコメント欄を活用していいものなのか，非常に恐縮なのですが，
一つ質問させて頂ければと思います．
これまでSURFの抽出を行うために，
find_obj.cppをベースにシステム構築をしてきたのですが，
新たにMFC環境下で同じことをしようとすると，
どうしてもcvExtractSURF()の所でプログラムが落ちてしまいます．
ビルドまでは上手くいっています．
ただ，デバッグモードで実行すると，
「0xC00000FD: Stack Overflow」
と出力されるため，スタック領域をとりあえず広げてはみたものの，
同様の結果となってしまいます．
画像サイズは365×274と決して大きいわけでもなく，
プログラムも大幅に簡略化しているため，
上述のようなエラーが出てくることは非常に考えにくいのですが・・・
どのような原因があると考えられますでしょうか？
恐縮ですが，お力添え頂けると非常に嬉しいです．