如何在带有c ++的OpenCV 3.0中使用SIFT？

Question

我有OpenCV 3.0，并且已经用opencv_contrib模块编译并安装了它，所以这不是问题。不幸的是，以前版本中的示例不适用于当前版本，因此尽管此问题具有already been asked more than once，但我仍希望可以使用一个更新的示例。即使是official examples在此版本中也不起作用（功能检测有效，但其他功能示例无效），并且它们仍然使用SURF。

所以，如何在C ++上使用OpenCV SIFT？我想抓住两张图像中的关键点并进行匹配，类似于this example，但是即使仅获取这些点和描述符也已足够。帮助！

Answer 1

1. 获取opencv_contrib repo
2. 花点时间阅读自述文件，将其添加到您的main opencv cmake设置中>]
3. 重新运行cmake / make /在主opencv存储库中安装

然后：

   #include "opencv2/xfeatures2d.hpp"

  // 
  // now, you can no more create an instance on the 'stack', like in the tutorial
  // (yea, noticed for a fix/pr).
  // you will have to use cv::Ptr all the way down:
  //
  cv::Ptr<Feature2D> f2d = xfeatures2d::SIFT::create();
  //cv::Ptr<Feature2D> f2d = xfeatures2d::SURF::create();
  //cv::Ptr<Feature2D> f2d = ORB::create();
  // you get the picture, i hope..

  //-- Step 1: Detect the keypoints:
  std::vector<KeyPoint> keypoints_1, keypoints_2;    
  f2d->detect( img_1, keypoints_1 );
  f2d->detect( img_2, keypoints_2 );

  //-- Step 2: Calculate descriptors (feature vectors)    
  Mat descriptors_1, descriptors_2;    
  f2d->compute( img_1, keypoints_1, descriptors_1 );
  f2d->compute( img_2, keypoints_2, descriptors_2 );

  //-- Step 3: Matching descriptor vectors using BFMatcher :
  BFMatcher matcher;
  std::vector< DMatch > matches;
  matcher.match( descriptors_1, descriptors_2, matches );
也，别忘了链接opencv_xfeatures2d！

Answer 2

有一些有用的答案，但是我会添加我的版本（对于OpenCV 3.X