Как использовать SIFT в OpenCV 3.0 с помощью С++?

У меня есть OpenCV 3.0, и я скомпилировал и установил его с opencv_contrib модулем, чтобы не проблема. К сожалению, примеры из предыдущих версий не работают с текущим, поэтому, хотя этот вопрос уже был более чем один раз Мне бы хотелось, чтобы более современный пример, с которым я действительно могу работать. Даже официальные примеры не работают в этой версии (функции обнаружения объектов, но не другие примеры функций), и они все равно используют SURF.

Итак, как использовать OpenCV SIFT на С++? Я хочу захватить ключевые точки в двух изображениях и сопоставить их, подобно в этом примере, но даже просто получить точки и дескрипторы будет достаточно, чтобы помочь, Помогите!

#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 );

Ответ 1