SURFによる特徴点抽出

Posted by takmin 18 2月 2010 Under: opencv2.x-samples

C++

SyntaxHighlighterについて
01
02
03
04
05
06
07
08
09
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
#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

Loading...