//?cv420test.cpp?:?此文件包含?“main“?函數。程序執行將在此處開始并結束。
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#include?
#include?
#include?
//原文鏈接：https://blog.csdn.net/libaineu2004/article/details/104252289

int?main（）
{
	cv::Mat?imageL?=?cv::imread（“origin_1.jpg“）;
	cv::Mat?imageR?=?cv::imread（“origin_2.jpg“）;
	/*imshow（“1“?imageL）;
	imshow（“2“?imageR）;
	waitKey（）;
	return?0;*/

	//提取特征點方法
	//SIFT
	cv::Ptr?sift?=?cv::xfeatures2d::SIFT::create（）;
	//ORB
	//cv::Ptr?orb?=?cv::ORB::create（）;
	//SURF
	//cv::Ptr?surf?=?cv::xfeatures2d::SURF::create（）;

	//特征點
	std::vector?keyPointL?keyPointR;
	//單獨提取特征點
	sift->detect（imageL?keyPointL）;
	sift->detect（imageR?keyPointR）;

	//畫特征點
	cv::Mat?keyPointImageL;
	cv::Mat?keyPointImageR;
	drawKeypoints（imageL?keyPointL?keyPointImageL?cv::Scalar::all（-1）?cv::DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS）;
	drawKeypoints（imageR?keyPointR?keyPointImageR?cv::Scalar::all（-1）?cv::DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS）;

	//顯示窗口
	cv::namedWindow（“KeyPoints?of?imageL“）;
	cv::namedWindow（“KeyPoints?of?imageR“）;

	//顯示特征點
	cv::imshow（“KeyPoints?of?imageL“?keyPointImageL）;
	cv::imshow（“KeyPoints?of?imageR“?keyPointImageR）;

	//特征點匹配
	cv::Mat?despL?despR;
	//提取特征點并計算特征描述子
	sift->detectAndCompute（imageL?cv::Mat（）?keyPointL?despL）;
	sift->detectAndCompute（imageR?cv::Mat（）?keyPointR?despR）;

	//Struct?for?DMatch:?query?descriptor?index?train?descriptor?index?train?image?index?and?distance?between?descriptors.
	//int?queryIdx?–>是測試圖像的特征點描述符（?descriptor?）的下標，同時也是描述符對應特征點（keypoint）的下標。
	//int?trainIdx?–>?是樣本圖像的特征點描述符的下標，同樣也是相應的特征點的下標。
	//int?imgIdx?–>當樣本是多張圖像的話有用。
	//float?distance?–>代表這一對匹配的特征點描述符（本質是向量）的歐氏距離，數值越小也就說明兩個特征點越相像。
	std::vector?matches;

	//如果采用?flannbased?方法?那么?desp通過orb的到的類型不同需要先轉換類型
	if?（despL.type（）?!=?CV_32F?||?despR.type（）?!=?CV_32F）
	{
		despL.convertTo（despL?CV_32F）;
		despR.convertTo（despR?CV_32F）;
	}

	cv::PtrriptorMatcher>?matcher?=?cv::DescriptorMatcher::create（“Flannbased“）;
	matcher->match（despL?despR?matches）;

	//計算特征點距離的最大值
	double?maxDist?=?0;
	for?（int?i?=?0;?i?	{
		double?dist?=?matches[i].distance;
		if?（dist?>?maxDist）
			maxDist?=?dist;
	}

	//挑選好的匹配點
	std::vector?good_matches;
	for?（int?i?=?0;?i?	{
		if?（matches[i].distance?		{
			good_matches.push_back（matches[i]）;
		}
	}

	cv::Mat?imageOutput;
	cv::drawMatches（imageL?keyPointL?imageR?keyPointR?good_matches?imageOutput）;

	cv::namedWindow（“picture?of?matching“）;
	cv::imshow（“picture?of?matching“?imageOutput）;
	cv::waitKey（0）;

	return?0;
}

//?運行程序:?Ctrl?+?F5?或調試?>“開始執行（不調試）”菜單
//?調試程序:?F5?或調試?>“開始調試”菜單

//?入門使用技巧:
//???1.?使用解決方案資源管理器窗口添加/管理文件
//???2.?使用團隊資源管理器窗口連接到源代碼管理
//???3.?使用輸出窗口查看生成輸出和其他消息
//???4.?使用錯誤列表窗口查看錯誤
//???5.?轉到“項目”>“添加新項”以創建新的代碼文件，或轉到“項目”>“添加現有項”以將現有代碼文件添加到項目
//???6.?將來，若要再次打開此項目，請轉到“文件”>“打開”>“項目”并選擇?.sln?文件