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