特征点匹配Demo

特征点匹配Demo，可以实现特征点的匹配，使用SURF算法

//-----------------------------------【程序说明】----------------------------------------------  
//      程序名称:：《【OpenCV入门教程之十八】OpenCV仿射变换 & SURF特征点描述合辑》 博文配套源码 之 SURF特征描述
//      开发所用IDE版本：Visual Studio 2010  
//      开发所用OpenCV版本：   2.4.9  
//      2014年6月 Created by 浅墨  
//      浅墨的微博：@浅墨_毛星云 http://weibo.com/1723155442  
//      浅墨的知乎：http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun  
//      浅墨的豆瓣：http://www.douban.com/people/53426472/  
//----------------------------------------------------------------------------------------------
//-----------------------------------【头文件包含部分】---------------------------------------
//		描述：包含程序所依赖的头文件
//----------------------------------------------------------------------------------------------
#include “opencv2/core/core.hpp“
#include “opencv2/features2d/features2d.hpp“
#include “opencv2/highgui/highgui.hpp“
#include 
#include
#include 


//-----------------------------------【命名空间声明部分】--------------------------------------
//		描述：包含程序所使用的命名空间
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
using namespace cv;
using namespace std;

//-----------------------------------【全局函数声明部分】--------------------------------------
//		描述：全局函数的声明
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
static void ShowHelpText（ ）;//输出帮助文字


//-----------------------------------【main（ ）函数】--------------------------------------------
//		描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始执行
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main（  ）
{
	//【0】改变console字体颜色
	system（“color 1A“）; 

	//【0】显示欢迎和帮助文字
	ShowHelpText（ ）;

	//【1】载入素材图
	Mat srcImage1 = imread（“1.jpg“1）;
	Mat srcImage2 = imread（“2.jpg“1）;
	if（ !srcImage1.data || !srcImage2.data ）
	{ printf（“读取图片错误，请确定目录下是否有imread函数指定的图片存在~！ \n“）; return false; }  
	imshow（“原始图1“srcImage1）;
	imshow（“原始图2“srcImage2）;

	//【2】使用SURF算子检测关键点
	int minHessian =20000;//SURF算法中的hessian阈值
	SurfFeatureDetector detector（ minHessian ）;//定义一个SurfFeatureDetector（SURF） 特征检测类对象  
	std::vector keyPoint1 keyPoints2;//vector模板类，存放任意类型的动态数组

	//【3】调用detect函数检测出SURF特征关键点，保存在vector容器中
	detector.detect（ srcImage1 keyPoint1 ）;
	detector.detect（ srcImage2 keyPoints2 ）;

	//【4】计算描述符（特征向量）
	SurfDescriptorExtractor extractor;
	Mat descriptors1 descriptors2;
	extractor.compute（ srcImage1 keyPoint1 descriptors1 ）;
	extractor.compute（ srcImage2 keyPoints2 descriptors2 ）;

	//【5】使用BruteForce进行匹配
	// 实例化一个匹配器
	BruteForceMatcher< L2 > matcher;
	std::vector< DMatch > matches;
	//匹配两幅图中的描述子（descriptors）
	matcher.match（ descriptors1 descriptors2 matches ）;

	//【6】绘制从两个图像中匹配出的关键点
	Mat imgMatches;
	drawMatches（ srcImage1 keyPoint1 srcImage2 keyPoints2 matches imgMatches ）;//进行绘制

	//【7】显示效果图
	imshow（“匹配图“ imgMatches ）;

	waitKe

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        3876  2018-06-07 16:21  OpenCVdemo17\OpenCVdemo17\main.cpp
     文件    14155776  2018-06-07 16:23  OpenCVdemo17\OpenCVdemo17.sdf
     文件         903  2014-06-19 14:57  OpenCVdemo17\OpenCVdemo17.sln
     文件       11776  2014-06-22 15:43  OpenCVdemo17\OpenCVdemo17.suo
     文件       23040  2018-06-07 16:23  OpenCVdemo17\OpenCVdemo17.v12.suo