《视觉SLAM十四讲》课后习题—ch7（更新中……）

Posted 2021-01-02 cc111

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了《视觉SLAM十四讲》课后习题—ch7（更新中……）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

参考：https://blog.csdn.net/zilanpotou182/article/details/66478915（SIFT、SURF、ORB三种特征点的区别）

1.除了本书介绍的ORB特征点外，你还能找到哪些特征点？请说说SIFT或SURF的原理，并对比它们与ORB之间的优劣

　　特征点：图像里一些特别的地方

　　特征点的种类：SIFT、SURF、ORB、FAST

　　SIFT算法充分考虑了在图像变换过程中出现的光照、尺度、旋转等变化，但是这会带来极大的计算量。

　　SURF算法的速度远快于SIFT，SURF的鲁棒性很好，特征点识别率较SIFT高，在视角、光照、尺度变化等情形下，大体上都优于SIFT。

　　ORB算法运算速度与前两者相比速度最快，但是这种算法尺度方面效果较差，因为ORB不具备尺度变换。

　　定量比较：计算速度：ORB>>SURF>>SIFT（各差一个量级）

　　　　　　旋转鲁棒性：SURF>ORB~SIFT（表示差不多）

　　　　　　模糊鲁棒性： SURF>ORB~SIFT

　　　　　　尺度变换鲁棒性： SURF>SIFT>ORB（ORB并不具备尺度变换性）

　　综上，我们在选择特征点时的依据是如果对计算实时性要求非常高，可选用ORB算法，但基本要保证正对拍摄；如果对实行性要求稍高，可以选择SURF；基本不用SIFT

2.设计程序调用OpenCV中的其他种类特征点。统计在提取1000个特征点时在你的机器上的运行时间。

　　首先我们要知道如果要调用opencv中的SIFT和SURF特征点，SIFT和SURF都在nonfree模块中，所以我们就需要nonfree模块。

　　但是在opencv3中，SURF/SIFT 以及其它的一些东西被移动到了独立的库(opencv_contrib)中。

　　所以首先我们需要安装opencv_contrib：（如果你用的是opencv2可以省略安装opencv_contrib这一步骤）

　　安装步骤见：安装opencv_contrib（ubuntu16.0）

　　ORB、SIFT、SURF三种特征点提取方法的代码如下：

 1 #include <iostream>
 2 #include <opencv2/core/core.hpp>
 3 #include <opencv2/features2d/features2d.hpp>
 4 //#include <opencv2/nonfree/features2d.hpp>
 5 //#include <opencv2/nonfree/nonfree.hpp>//SIFT
 6 #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
 7 #include <opencv2/xfeatures2d/nonfree.hpp>//SIFT
 8 #include <chrono>
 9 
10 //using namespace xfeatures2d;
11 using namespace std;
12 using namespace cv;
13 
14 int main(int argc,char** argv)
15 {
16     if(argc!=2)
17     {
18         cout<<"usage:feature_extraction img1"<<endl;
19         return 1;
20     }
21 
22     //读取图像
23     Mat img_1=imread(argv[1],CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
24 
25     //初始化
26     vector<KeyPoint> keypoints_1;//关键点,指特征点在图像里的位置
27 
28     //orb
29     chrono::steady_clock::time_point ORB_t1=chrono::steady_clock::now();
30     Ptr<ORB> orb=ORB::create(500,1.2f,8,31,0,2,ORB::HARRIS_SCORE,31,20);
31     chrono::steady_clock::time_point ORB_t2=chrono::steady_clock::now();
32     chrono::duration<double> ORB_time_used=chrono::duration_cast<chrono::duration<double>>(ORB_t2-ORB_t1);
33     cout<<"extract keypoints of ORB costs: "<<ORB_time_used.count()<<" seconds."<<endl;
34     orb->detect(img_1,keypoints_1);
35 
36     cout<<"KP1 = "<<keypoints_1.size()<<endl;//特征点的数量
37     Mat outimg1;
38     drawKeypoints(img_1,keypoints_1,outimg1,Scalar::all(-1),DrawMatchesFlags::DEFAULT);
39     imshow("1.png的ORB特征点",outimg1);
40 
41 
42 //    //SIFT
43 //    chrono::steady_clock::time_point SIFT_t1=chrono::steady_clock::now();
44 //    Ptr<xfeatures2d::SiftFeatureDetector> siftDetector_1=xfeatures2d::SiftFeatureDetector::create();
45 //    siftDetector_1->detect(img_1,keypoints_1);
46 //    chrono::steady_clock::time_point SIFT_t2=chrono::steady_clock::now();
47 //    chrono::duration<double> SIFT_time_used=chrono::duration_cast<chrono::duration<double>>(SIFT_t2-SIFT_t1);
48 //    cout<<"extract keypoints of SIFT costs: "<<SIFT_time_used.count()<<" seconds."<<endl;
49 //    Mat outImg;
50 //    drawKeypoints(img_1,keypoints_1,outImg,Scalar::all(-1),DrawMatchesFlags::DEFAULT);
51 
52 //    cout<<"KP1 = "<<keypoints_1.size()<<endl;
53 //    imshow("1.png的SIFT特征点",outImg);
54 
55 //    //SURF
56 //    chrono::steady_clock::time_point SURF_t1=chrono::steady_clock::now();
57 //    Ptr<xfeatures2d::SurfFeatureDetector> surfDetector_1=xfeatures2d::SurfFeatureDetector::create();
58 //    surfDetector_1->detect(img_1,keypoints_1);
59 //    chrono::steady_clock::time_point SURF_t2=chrono::steady_clock::now();
60 //    chrono::duration<double> SURF_time_used=chrono::duration_cast<chrono::duration<double>>(SURF_t2-SURF_t1);
61 //    cout<<"extract keypoints of SURF costs: "<<SURF_time_used.count()<<" seconds."<<endl;
62 //    Mat outImg;
63 //    drawKeypoints(img_1,keypoints_1,outImg,Scalar::all(-1),DrawMatchesFlags::DEFAULT);
64 //    cout<<"KP1 = "<<keypoints_1.size()<<endl;
65 //    imshow("1.png的SURF特征点",outImg);
66     waitKey(0);
67 
68     return 0;
69 }