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#include???
#include???

using?namespace?cv;?
using?namespace?std;?

int?main（）
{
	initModule_nonfree（）;//初始化模塊，使用SIFT或SURF時用到?
	Ptr?detector?=?FeatureDetector::create（?“SURF“?）;//創建SIFT特征檢測器，可改成SURF/ORB
	PtrriptorExtractor>?descriptor_extractor?=?DescriptorExtractor::create（?“SURF“?）;//創建特征向量生成器，可改成SURF/ORB
	PtrriptorMatcher>?descriptor_matcher?=?DescriptorMatcher::create（?“BruteForce“?）;//創建特征匹配器??
	if（?detector.empty（）?||?descriptor_extractor.empty（）?）??
		cout<<“fail?to?create?detector!“;??

	//讀入圖像??
	Mat?img1?=?imread（“C://Users//YYL//Desktop//c_FourCamera_Match//SIFT_RANSAC//TestImage//Pair2//1.JPG“）;??
	Mat?img2?=?imread（“C://Users//YYL//Desktop//c_FourCamera_Match//SIFT_RANSAC//TestImage//Pair2//2.JPG“）;??

	//特征點檢測??
	double?t?=?getTickCount（）;//當前滴答數??
	vector?m_LeftKeym_RightKey;??
	detector->detect（?img1?m_LeftKey?）;//檢測img1中的SIFT特征點，存儲到m_LeftKey中??
	detector->detect（?img2?m_RightKey?）;??
	cout<<“圖像1特征點個數:“<	cout<<“圖像2特征點個數:“<
	//根據特征點計算特征描述子矩陣，即特征向量矩陣??
	Mat?descriptors1descriptors2;??
	descriptor_extractor->compute（?img1?m_LeftKey?descriptors1?）;??
	descriptor_extractor->compute（?img2?m_RightKey?descriptors2?）;??
	t?=?（（double）getTickCount（）?-?t）/getTickFrequency（）;??
	cout<<“SIFT算法用時：“<
	cout<<“圖像1特征描述矩陣大小：“<riptors1.size（）??
		<<“，特征向量個數：“<riptors1.rows<<“，維數：“<riptors1.cols<	cout<<“圖像2特征描述矩陣大小：“<riptors2.size（）??
		<<“，特征向量個數：“<riptors2.rows<<“，維數：“<riptors2.cols<
	//畫出特征點??
	Mat?img_m_LeftKeyimg_m_RightKey;??
	drawKeypoints（img1m_LeftKeyimg_m_LeftKeyScalar::all（-1）0）;??
	drawKeypoints（img2m_RightKeyimg_m_RightKeyScalar::all（-1）0）;??
	//imshow（“Src1“img_m_LeftKey）;??
	//imshow（“Src2“img_m_RightKey）;??

	//特征匹配??
	vector?matches;//匹配結果??
	descriptor_matcher->match（?descriptors1?descriptors2?matches?）;//匹配兩個圖像的特征矩陣??
	cout<<“Match個數：“<
	//計算匹配結果中距離的最大和最小值??
	//距離是指兩個特征向量間的歐式距離，表明兩個特征的差異，值越小表明兩個特征點越接近??
	double?max_dist?=?0;??
	double?min_dist?=?100;??
	for（int?i=0;?i	{??
		double?dist?=?matches[i].distance;??
		if（dist?		if（dist?>?max_dist）?max_dist?=?dist;??
	}??
	cout<<“最大距離：“<	cout<<“最小距離：“<
	//篩選出較好的匹配點??
	vector?goodMatches;??
	for（int?i=0;?i	{??
		if（matches[i].distance?		{??
			goodMatches.push_back（matches[i]）;??
		}??
	}??
	cout<<“goodMatch個數：“<
	//畫出匹配結果??
	Mat?img_matches;??
	//紅色連接的是匹配的特征點對，綠色是未匹配的特征點??
	drawMatches（img1m_LeftKeyimg2m_RightKeygoodMa