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C

C言語は、1972年にAT&Tベル研究所の、デニス・リッチーが主体となって作成したプログラミング言語です。 B言語の後継言語として開発されたことからC言語と命名。そのため、表記法などはB言語やALGOLに近いとされています。 Cの拡張版であるC++言語とともに、現在世界中でもっとも普及されているプログラミング言語です。

Visual C++

Microsoft Visual C++はWindowsのCとC++の統合開発環境(IDE)であり、コンパイラやデバッガを含んでいます。

Visual Studio

Microsoft Visual StudioはMicrosoftによる統合開発環境(IDE)です。多種多様なプログラミング言語に対応しています。

OpenCV

OpenCV(オープンソースコンピュータービジョン)は、1999年にインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けのクロスプラットフォームライブラリです。

C++

C++はC言語をもとにしてつくられた最もよく使われるマルチパラダイムプログラミング言語の1つです。オブジェクト指向、ジェネリック、命令型など広く対応しており、多目的に使用されています。

Q&A

1回答

4459閲覧

C++でOPENCVでのSIFT特徴のサンプルプログラムをネットで見つけたのですが特徴点の座標を知りたいのですがどうすればよろしいですか?

magu0215

総合スコア4

C

C言語は、1972年にAT&Tベル研究所の、デニス・リッチーが主体となって作成したプログラミング言語です。 B言語の後継言語として開発されたことからC言語と命名。そのため、表記法などはB言語やALGOLに近いとされています。 Cの拡張版であるC++言語とともに、現在世界中でもっとも普及されているプログラミング言語です。

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投稿2020/01/31 02:53

前提・実現したいこと

OpenCVを使ったC言語のサンプルプログラムをネットで見つけたのですが、プログラムの内容は2枚の画像をSIFT特徴マッチングするというものです。

実行すると以下のようになるようです。

こちらのプログラムの特徴点となっている点の横座標(X座標)を整数値で知りたいのですがどうすればよろしいのですか?

イメージ説明

該当のソースコード

#include <iostream>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/nonfree/nonfree.hpp>
#include <opencv2/legacy/legacy.hpp> //BruteForceMatcheに必要。opencv2.4で移動した?

int main(int argc, char *argv[])
{
//画像読み込み
cv::Mat colorImg1 = cv::imread("box1.jpg");
cv::Mat colorImg2 = cv::imread("box3.jpg");
if(colorImg1.empty() || colorImg2.empty()){
std::cout << "No Image" << std::endl;
return -1;
}

//特徴点抽出用のグレー画像用意
cv::Mat grayImg1, grayImg2;
cv::cvtColor(colorImg1, grayImg1, CV_BGR2GRAY);
cv::normalize(grayImg1, grayImg1, 0, 255, cv::NORM_MINMAX);
cv::cvtColor(colorImg2, grayImg2, CV_BGR2GRAY);
cv::normalize(grayImg2, grayImg2, 0, 255, cv::NORM_MINMAX);

//SIFT
// cv::SiftFeatureDetector detector;
// cv::SiftDescriptorExtractor extractor;
//SURF
cv::SurfFeatureDetector detector(1000);
cv::SurfDescriptorExtractor extractor;

//画像から特徴点を検出
std::vectorcv::KeyPoint keypoints1;
detector.detect(grayImg1, keypoints1);
std::vectorcv::KeyPoint keypoints2;
detector.detect(grayImg2, keypoints2);

//画像の特徴点における特徴量を抽出
cv::Mat descriptors1;
extractor.compute(grayImg1, keypoints1, descriptors1);
cv::Mat descriptors2;
extractor.compute(grayImg2, keypoints2, descriptors2);

//特徴点の対応付け
std::vectorcv::DMatch matches;
cv::BruteForceMatcher<cv::L2<float> > matcher;
matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);

//ソートしたn番目までの対応線を表示させる。nth_elementは要素を基準要素よりも手前に移動させるある種のソート
int N=50;
nth_element(matches.begin(), matches.begin()+N-1, matches.end());
matches.erase(matches.begin()+N, matches.end());

//対応づけされた画像の用意
cv::Mat matchedImg;
cv::drawMatches(colorImg1, keypoints1, colorImg2, keypoints2, matches, matchedImg);

/// 画像を表示するウィンドウの名前,プロパティ
// CV_WINDOW_AUTOSIZE : ウィンドウサイズを画像サイズに合わせる
// CV_WINDOW_FREERATIO : ウィンドウのアスペクト比を固定しない
cv::namedWindow("image", CV_WINDOW_AUTOSIZE|CV_WINDOW_FREERATIO);
// ウィンドウ名でウィンドウを指定して,そこに画像を描画
cv::imshow("image", matchedImg);

// キー入力を(無限に)待つ
cv::waitKey(0);
return 0;
}

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回答1

0

私も以前、似たようなことを考え、以下の記事が参考になりました。
https://qiita.com/hayata-yamamoto/items/d4033e6652c8fe68698b

投稿2020/01/31 03:05

quzq

総合スコア185

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