メチャクチャわかりやすい cv::DenseFeatureDetector のサンプル

detector.cpp

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/features2d/features2d.hpp>

#define IMAGE_SIZE 280

int main(int argc, char* argv[])
{
    cv::Mat src = cv::imread(argv[1]);
    if (src.empty()) {
        exit(EXIT_FAILURE);
    }

    double scale = (double)IMAGE_SIZE / (src.rows < src.cols ? src.cols : src.rows);

    cv::Mat img(src.rows * scale, src.cols * scale, src.type());
    cv::resize(src, img, cv::Size(), scale, scale);
    
    cv::DenseFeatureDetector detector(
        8.0f,     //initFeatureScale:   初期の特徴のサイズ（半径）[px]
        3,		  //featureScaleLevels: 何段階サイズ変更してしてサンプリングするか(>=1)
        1.414f,   //featureScaleMul:	ScaleLevelごとにどれくらい拡大縮小するか(!=0)
        4,		  //initXyStep:         特徴点をどれくらいの量ずらしながらサンプリングするか
        0,		  //initImgBound:       画像の端からどれくらい離すか(>=0)
        false,	  //varyXyStepWithScale:    XyStepにもScaleMul を掛けるか
        false     //varyImgBoundWithScale:  BoundにもScaleMul を掛けるか
    );

    std::vector<cv::KeyPoint> keypoints;
    detector.detect(img, keypoints);

    // 記述子として次のいずれかを指定する
    // FAST, GFTT, SIFT (nonfree), SURF (nonfree), MSER, STAR, ORB, BRISK, FREAK, BRIEF
    cv::Ptr<cv::DescriptorExtractor> extractor = cv::DescriptorExtractor::create("BRISK");
    cv::Mat descriptors;
    extractor->compute(img, keypoints, descriptors);

    if(argc > 3) {
        std::ofstream stream(argv[2]);
        stream << cv::format(descriptors, "csv");
    } else {
        std::cout << cv::format(descriptors, "csv") << std::endl;
    }

    return 0;
}