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1、经典算法 SIFT 实现即代码解释：以下便是 sift 源码库编译后的效果图： 为了给有兴趣实现 sift 算法的朋友提供个参考，特整理此文如下。要了解什么是 sift 算法，请参考： 九、图像特征提取与匹配之 SIFT 算法。ok，咱们下面，就来利用 Rob Hess 维护的 sift 库来实现 sift 算法：首先，请下载 Rob Hess 维护的 sift 库：http:/blogs.oregonstate.edu/hess/code/sift/下载 Rob Hess 的这个压缩包后，如果直接解压缩，直接编译，那么会出现下面的错误提示：编译提示:error C1083: Cannot o
2、pen include file: cxcore.h: No such file or directory，找不到这个头文件。这个错误，是因为你还没有安装 opencv，因为： cxcore.h 和 cv.h 是开源的OPEN CV 头文件,不是 VC+的默认安装文件,所以你还得下载 OpenCV 并进行安装。然后，可以在 OpenCV 文件夹下找到你所需要的头文件了。据网友称，截止 2010 年 4 月 4 日，还没有在 VC6.0 下成功使用 opencv2.0 的案例。所以，如果你是 VC6.0 的用户请下载 opencv1.0 版本。vs 的话，opencv2.0,1.0 任意下载。以
3、下，咱们就以 vc6.0 为平台举例，下载并安装 opencv1.0 版本、gsl 等。当然，你也可以用 vs 编译，同样下载 opencv（具体版本不受限制） 、gsl 等。请按以下步骤操作：一、下载 opencv1.0http:/ opencv1.0，配置 Windows 环境变量1、安装注意：假如你是将 OpenCV 安装到 C:/Program Files/OpenCV（如果你安装的时候选择不是安装在 C 盘，则下面所有对应的 C 盘都改为你所安装在的那个“X 盘”，即可） ，在安装时选择 将/OpenCV/bin 加入系统变量，打上“勾”。（Add/OpenCV/bin to the
4、 systerm PATH。这一步确认选上了之后，下面的检查环境变量的步骤，便可免去）2、检查环境变量。为了确保上述步骤中，加入了系统变量，在安装opencv1.0 成功后，还得检查 C:/Program Files/OpenCV/bin 是否已经被加入到环境变量 PATH，如果没有，请加入。3、最后是配置 Visual C+ 6.0。全局设置菜单 Tools-Options-Directories：先设置 lib 路径，选择 Library files，在下方填入路径： C:/Program Files/OpenCV/lib然后选择 include files，在下方填入路径 (参考下图)
5、： C:/Program Files/OpenCV/cxcore/includeC:/Program Files/OpenCV/cv/includeC:/Program Files/OpenCV/cvaux/includeC:/Program Files/OpenCV/ml/includeC:/Program Files/OpenCV/otherlibs/highguiC:/Program Files/OpenCV/otherlibs/cvcam/include 最后选择 source files，在下方填入路径： C:/Program Files/OpenCV/cv/srcC:/Progra
6、m Files/OpenCV/cxcore/srcC:/Program Files/OpenCV/cvaux/srcC:/Program Files/OpenCV/otherlibs/highguiC:/Program Files/OpenCV/otherlibs/cvcam/src/windows项目设置每创建一个将要使用 OpenCV 的 VC Project，都需要给它指定需要的 lib。菜单：Project-Settings，然后将 Setting for 选为 All Configurations，然后选择右边的 link 标签，在 Object/library modules 附加
7、上：cxcore.lib cv.lib ml.lib cvaux.lib highgui.lib cvcam.lib当然，你不需要这么多 lib，你可以只添加你需要的 lib(见下图) 三、下载 gsl，gsl 也是一个库，也需要下载：http:/ GSL 也是和 OpenCV 一样要把头文件和 lib 的路径指定好。四、配置 gsl将 C:/WinGsl/bin 中的 WinGsl.dll 和 WinGslD.dll 复制到 C:/VC6.0/Bin；将整个Gsl 目录复制到 C:/VC6.0/Bin 下；lib 目录下的所有.lib 文件全部复制到C:/VC6.0/Lib 下。然后，在 t
8、oolsoptionsdirectories 中，将 C:/WinGsl 下的 lib，gsl 分别加入到库文件和头文件的搜索路径中。以下是可能会出现的错误情况处理：I、OpenCV 安装后“ 没有找到 cxcore100.dll”的错误处理在安装时选择“ 将/OpenCV/bin 加入系统变量” （Add/OpenCV/bin to the systerm PATH） 。 但该选项并不一定能成功添加到系统变量，如果编写的程序在运行时出现“没有找到 cxcore100.dll，因为这个应用程序未能启动。重新安装应用程序可能会修复此问题。 ”的错误。手动在我的电脑-属性- 高级- 环境变量-系统
9、变量-path 添加 c:/program files/opencv/bin;添加完成后需要重启计算机。II、vc6.0 下配置了一下，可是编译程序时遇到如下一个错误： Linking. LINK : fatal error LNK1104: cannot open fileodbccp32.libcxcore.lib 可能是：在工程设置的时候添加连接库时没加空格或.来把两个文件名（odbccp32.lib cxcore.lib）分开。注意每一次操作后，记得保存。若经过以上所有的步骤之后，如果还不能正常编译，那就是还要稍微修改下你下载的 Rob Hess 代码。ok，日后，若有空，再好好详细剖
10、析下此 sift 的源码。最后，祝你编译顺利。 完。SIFT 代码详解：这是一个很强大的算法，主要用于图像配准和物体识别等领域，但是其计算量相比也比较大，性价比比较高的算法包括 PCA-SIFT 和 SURF 其中 OpenCV 提供了 SURF算法，但是为了方便理解。这里给出了 Rob Hess 所实现的 SIFT 算法的实现以及注释，结合我自己的理解，如果，您有关于 SIFT 算法不理解的地方咱们可以一起交流一下。或者您认为不详细的地方提出来。SIFT 算法的主要实现在 sift.c 这个文件，其主要流程为：(1)首先创建初始图像，即通过将图像转换为 32 位的灰度图，然后将图像使用三次插
11、值来方大，之后通过高斯模糊处理(2)在此基础上进行高斯金字塔的构建以及高斯差分金字塔的构建(3)对图像进行极值点检测(4)计算特征向量的尺度(5)调整图像大小(6)计算特征的方向(7)计算描述子，其中包括计算二维方向直方图并转换直方图为特征描述子首先给出 sift 算法的整体框架代码：输入参数：img 为输入图像；feat 为所要提取的特征指针；intvl 指的是高斯金字塔和差分金字塔的层数；sigma 指的是图像初始化过程中高斯模糊所使用的参数；contr_thr 是归一化之后的去除不稳定特征的阈值；curv_thr 指的是去除边缘的特征的主曲率阈值；img_dbl 是是否将图像放大为之前的
12、两倍；descr_with 用来计算特征描述子的方向直方图的宽度；descr_hist_bins 是直方图中的条数cpp view plaincopy1. int _sift_features( IplImage* img, struct feature* feat, int intvls, 2. double sigma, double contr_thr, int curv_thr, 3. int img_dbl, int descr_width, int descr_hist_bins ) 4. 5. IplImage* init_img; 6. IplImage* gauss_pyr,
13、 * dog_pyr; 7. CvMemStorage* storage; 8. CvSeq* features; 9. int octvs, i, n = 0; 10. 11. /* check arguments */ 12. if( ! img ) 13. fatal_error( NULL pointer error, %s, line %d, _FILE_, _LINE_ ); 14. 15. if( ! feat ) 16. fatal_error( NULL pointer error, %s, line %d, _FILE_, _LINE_ ); 17. 18. /* buil
14、d scale space pyramid; smallest dimension of top level is 4 pixels */ 19. /* 构建高斯尺度空间金字塔，顶层最小的为 4 像素 */ 20. init_img = create_init_img( img, img_dbl, sigma ); 21. octvs = log( double MIN( init_img-width, init_img-height ) ) / log(2.0) - 2; 22. /构建高斯金字塔和高斯差分金字塔 23. gauss_pyr = build_gauss_pyr( init_i
15、mg, octvs, intvls, sigma ); 24. dog_pyr = build_dog_pyr( gauss_pyr, octvs, intvls ); 25. 26. storage = cvCreateMemStorage( 0 ); 27. 28. /尺度空间极值点检测 29. features = scale_space_extrema( dog_pyr, octvs, intvls, contr_thr, 30. curv_thr, storage ); 31. 32. /画出去除低对比度的极值点 33. /draw_extrempoint(img , features); 34. 35. 36. 37. 38. /计算特征向量的尺度 39. ca
