sift算法实现及代码详解

《sift算法实现及代码详解》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

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RobHess维护的sift库来实现sift算法：   首先，请下载RobHess维护的sift库：   http://blogs.oregonstate.edu/hess/code/sift/  下载RobHess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:errorC1083:Ca

2、nnotopenincludefile:'cxcore.h':Nosuchfileordirectory，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OPENCV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。

3、   以下，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opencv1.0   http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/1.0/OpenCV_1.0.exe/download   二、安装opencv1.0，配置Windows环境变量    1、安装注意：假如你是将OpenCV安装到C:/ProgramFiles/Open

4、CV（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/bintothesystermPATH。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:/ProgramFiles/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VisualC++6.0。    

5、全局设置   菜单Tools->Options->Directories：先设置lib路径，选择Libraryfiles，在下方填入路径：           C:/ProgramFiles/OpenCV/lib   然后选择includefiles，在下方填入路径(参考下图)：         C:/ProgramFiles/OpenCV/cxcore/include       C:/ProgramFiles/OpenCV/cv/include       C:/ProgramFiles/OpenCV/cvaux/include       C

6、:/ProgramFiles/OpenCV/ml/include       C:/ProgramFiles/OpenCV/otherlibs/highgui       C:/ProgramFiles/OpenCV/otherlibs/cvcam/include   最后选择sourcefiles，在下方填入路径：       C:/ProgramFiles/OpenCV/cv/src     C:/ProgramFiles/OpenCV/cxcore/src      C:/ProgramFiles/OpenCV/cvaux/src      

7、C:/ProgramFiles/OpenCV/otherlibs/highgui     C:/ProgramFiles/OpenCV/otherlibs/cvcam/src/windows    项目设置   每创建一个将要使用OpenCV的VCProject，都需要给它指定需要的lib。菜单：Project->Settings，然后将Settingfor选为AllConfigurations，然后选择右边的link标签，在Object/librarymodules附加上：      cxcore.libcv.libml.libcvaux.lib

8、highgui.libcvcam.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)