OpenCV 3.1で検出されたオブジェクトをSIFT機能で描画する方法は？

Question

私は画像間の一致を検索するには、次のコードを使用しています：OpenCVの3.1の機能が変更されたので

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> 
#include <opencv2/xfeatures2d/nonfree.hpp> 
#include <opencv2/xfeatures2d.hpp> 

#include <vector> 

using namespace std; 
using namespace cv; 

int main(int argc, char *argv[]) 
{ 
    //cv::initModule_nonfree(); 
    //initModule_features2d(); 
    Mat img_1 = imread("C:/Users/Dan/Desktop/0.jpg", 1); 
    Mat img_2 = imread("C:/Users/Dan/Desktop/0.jpg", 1); 

    cv::Ptr<Feature2D> f2d = xfeatures2d::SIFT::create(); 

    //-- 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); 

    Mat out0; 
    drawKeypoints(img_1, keypoints_1, out0); 
    imshow("KeyPoint0.jpg", out0); 

    //-- Step 3: Matching descriptor vectors using BFMatcher : 
    BFMatcher matcher; 
    std::vector<DMatch> matches; 
    matcher.match(descriptors_1, descriptors_2, matches); 


    Mat img_matches = Mat::zeros(img_1.size(), CV_8UC3); 
    drawMatches(img_1,keypoints_1,img_2,keypoints_2,matches,img_matches); 
    imshow("matches", img_matches); 

    waitKey(0); // Keep window there until user presses 'q' to quit. 

    return 0; 

} 

、私はSURFを使用するか、私の場合にはSIFTされるサンプルコードを探していましたが、私はできませんでした何かを見つける。

in the code of the other version of OpenCVのような検出されたオブジェクトの周りに輪郭を描くようにコードの完成を助けてくれますか？

ありがとう、ダン。

あなたが検出する画像にあなたのトレーニング画像（img_1）の関係変換（img_2）を取得するために findHomographyを使用する必要があります

Answer 1

次に、あなたは単にあなたのトレーニング画像のバウンディングボックスにperspectiveTransformを行うことができます（原点）ORB detection example

Mat inlier_mask, homography; 
vector<KeyPoint> inliers1, inliers2; 
vector<DMatch> inlier_matches; 
if(matched1.size() >= 4) { 
    homography = findHomography(Points(matched1), Points(matched2), 
           RANSAC, ransac_thresh, inlier_mask); 
} 

for(unsigned i = 0; i < matched1.size(); i++) { 
    if(inlier_mask.at<uchar>(i)) { 
     int new_i = static_cast<int>(inliers1.size()); 
     inliers1.push_back(matched1[i]); 
     inliers2.push_back(matched2[i]); 
     inlier_matches.push_back(DMatch(new_i, new_i, 0)); 
    } 
} 
stats.inliers = (int)inliers1.size(); 
stats.ratio = stats.inliers * 1.0/stats.matches; 

vector<Point2f> new_bb; 
perspectiveTransform(object_bb, new_bb, homography); 
Mat frame_with_bb = frame.clone(); 
if(stats.inliers >= bb_min_inliers) { 
    drawBoundingBox(frame_with_bb, new_bb); 
} 
Mat res; 
drawMatches(first_frame, inliers1, frame_with_bb, inliers2, 
      inlier_matches, res, 
      Scalar(255, 0, 0), Scalar(255, 0, 0));