opencv调用扩展库SIFT算法

最近有个图像处理的任务,是要提取图像中的特征点。在OPENCV库中,提供了很多的特征提取库,一些基础的算法在feature2d库中就有,但是有些算法在这个核心库中没有,需要在扩展库xfeatrue2d中才有,比如我需要用的SIFT。

这一篇先不说SIFT的原理,说说如何用上opencv中的这个SIFT。

如果有直接想使用的,我上传了我自己编译好的一些LIB包,有需要的朋友可以自行下载使用:

https://download.csdn.net/download/pcgamer/89998105

环境

  • opencv版本:4.2.0
  • 开发语言:C++
  • 操作系统:windows 10
  • 编译IDE:VS 2015
  • 开发IDE:VS 2022
  • cmake:3.28

下载

SIFT算法在opencv4.2版本的时候,不在核心库中,而且好像是因为版权的问题,需要单独编译,也就是不能直接下载lib库直接使用,必须手动从源码编译。

  • opencv4.2.0核心库源码可以直接从opencv官网上下载:

编译

cmake

  • CMAKE的几个配置:
    BUILD_OPENEXR需要勾选。
    BUILD_EXR_PATH需要填写上面的opencv_contrib中的moudules

注意,一定要勾选NONFREE这个勾选框,因为在4.2.0这个版本中,如果不勾选的话,打出来的xfeature2d的lib或者dll中是没有这个函数的实现的。

代码调用

我的调用方式是通过核心库的opencv_world全量库,配合xfeature2d这些一个一个的扩展库进行使用。

#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>
#include "opencv2/opencv.hpp"

int main(int argc, char* argv[]) {
	fs::path basePath = "test.png";

	cv::Mat img = cv::imread(basePath.string());

	if (img.channels() == 3)
	{
		cv::cvtColor(img, img, cv::COLOR_RGB2GRAY);
	}


	cv::Ptr<cv::xfeatures2d::SIFT> sift = cv::xfeatures2d::SIFT::create(0, 3, 0.04, 10, 1.6);
	// 检测关键点
	std::vector<cv::KeyPoint> keypoints;
	sift->detect(img, keypoints);

	// 在图像上绘制关键点
	cv::Mat img_with_keypoints;
	cv::drawKeypoints(img, keypoints, img_with_keypoints, cv::Scalar::all(-1), cv::DrawMatchesFlags::DEFAULT);


	// 显示结果
	cv::resize(img_with_keypoints, img_with_keypoints, cv::Size(img_with_keypoints.cols / 2, img_with_keypoints.rows / 2));
	cv::imshow("Keypoints", img_with_keypoints);
	cv::waitKey(0);
	cv::destroyAllWindows();
}
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