一、前言

本文主要实现了使用OpenCV里的gpu版surf特征检测器和gpu版orb检测器，分别对图片进行特征点提取及匹配，并对寻获的特征点进行了距离筛选，将匹配较为好的特征点进行展示

二、实现代码

我不生产代码，我只是代码的搬运工和修改工

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1. //main.cpp//  
2. #include <opencv2/core/core.hpp>  
3. #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>  
4. #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>  
5. #include <opencv2/gpu/gpu.hpp>  
6. #include <opencv2/nonfree/gpu.hpp>  
7. #include <opencv2/nonfree/features2d.hpp>   
8. #include <iostream>  
9.   
10. using namespace std;  
11. using namespace cv;  
12.   
13. Mat rotatedImage(const Mat & _src, double _degree)  
14. {  
15.     int width_src = _src.cols;  
16.     int height_src = _src.rows;  
17.   
18.     float center_x = width_src / 2.0;  
19.     float center_y = height_src / 2.0;  
20.       
21.     double angle =  _degree  * CV_PI / 180.;   
22.     double a = sin(angle), b = cos(angle);  
23.   
24.     Mat map_matrix = getRotationMatrix2D(Point2f(center_x, center_y), _degree, 1.0);//获得旋转矩阵  
25.     int height_rotated = height_src*fabs(b) + width_src*fabs(a);  
26.     int width_rotated = height_src*fabs(a) + width_src*fabs(b);  
27.   
28.     map_matrix.at<double>(0, 2) += (width_rotated - width_src) / 2.0; //将坐标移到中点  
29.     map_matrix.at<double>(1, 2) += (height_rotated - height_src) / 2.0; //将坐标移到中点  
30.   
31.     Mat dst;  
32.     warpAffine(_src, dst, map_matrix, Size(width_rotated, height_rotated),   
33.         CV_INTER_CUBIC | CV_WARP_FILL_OUTLIERS, BORDER_CONSTANT, cvScalarAll(0));  
34.   
35.     return dst;  
36. }  
37.   
38. //主要获得surf特征点、描述子、及特征点匹配  
39. void surfExtractor(Mat& _src_Img, Mat& _dst_Img )  
40. {  
41.     gpu::GpuMat src_gpu(_src_Img);  
42.     gpu::GpuMat dst_gpu(_dst_Img);  
43.   
44.     std::vector<KeyPoint> keypoints_src;  
45.     std::vector<KeyPoint> keypoints_dst;  
46.     std::vector<DMatch> matches;  
47.   
48.     gpu::SURF_GPU FeatureFinder_gpu(500);  
49.   
50.     gpu::GpuMat keypoints_gpu_src, keypoints_gpu_dst;  
51.     gpu::GpuMat descriptors_gpu_src, descriptors_gpu_dst;  
52.     std::vector<float> descriptors_v1, descriptors_v2;  
53.     //计算特征点和特征描述子  
54.     FeatureFinder_gpu(src_gpu, gpu::GpuMat(), keypoints_gpu_src, descriptors_gpu_src);  
55.     FeatureFinder_gpu(dst_gpu, gpu::GpuMat(), keypoints_gpu_dst, descriptors_gpu_dst);  
56.     //将特征点下载回cpu，便于画图使用  
57.     FeatureFinder_gpu.downloadKeypoints(keypoints_gpu_src, keypoints_src);  
58.     FeatureFinder_gpu.downloadKeypoints(keypoints_gpu_dst, keypoints_dst);  
59.     //使用gpu提供的BruteForceMatcher进行特征点匹配  
60.     gpu::BruteForceMatcher_GPU< L2<float> > matcher_lk;  
61.     matcher_lk.match(descriptors_gpu_src, descriptors_gpu_dst, matches, gpu::GpuMat());  
62.   
63.     float max_distance = 0.2;   //定义特征点好坏衡量距离  
64.     std::vector<DMatch> good_matches;  //收集较好的匹配点  
65.   
66.     for (int i = 0; i < descriptors_gpu_src.rows; i++) {  
67.         if (matches[i].distance < max_distance) {  
68.             good_matches.push_back(matches[i]);  
69.         }  
70.     }  
71.   
72.     Mat image_matches;  
73.     drawMatches(_src_Img, keypoints_src, _dst_Img, keypoints_dst, good_matches,  
74.         image_matches, Scalar(0, 255, 0) , Scalar::all(-1), vector<char>(), 0);  
75.        
76.     imshow("Gpu Surf", image_matches);  
77.   
78. }  
79.   
80. void orbExtractor(Mat& _src_Img, Mat& _dst_Img)  
81. {  
82.     gpu::GpuMat src_gpu(_src_Img);  
83.     gpu::GpuMat dst_gpu(_dst_Img);  
84.   
85.     std::vector<KeyPoint> keypoints_src, keypoints_dst;  
86.     gpu::GpuMat descriptors_gpu_src, descriptors_gpu_dst;  
87.     std::vector<DMatch> matches;  
88.   
89.     gpu::ORB_GPU orb_finder(500);  
90.     orb_finder.blurForDescriptor = true;   //设置模糊  
91.   
92.     cv::gpu::GpuMat fullmask_1(src_gpu.size(), CV_8U, 0xFF);  
93.     cv::gpu::GpuMat fullmask_2(dst_gpu.size(), CV_8U, 0xFF);  
94.   
95.     orb_finder(src_gpu, fullmask_1, keypoints_src, descriptors_gpu_src);  
96.     orb_finder(dst_gpu, fullmask_2, keypoints_dst, descriptors_gpu_dst);  
97.   
98.     //使用gpu提供的BruteForceMatcher进行特征点匹配  
99.     gpu::BruteForceMatcher_GPU< HammingLUT > matcher_lk;  
100.     matcher_lk.match(descriptors_gpu_src, descriptors_gpu_dst, matches, gpu::GpuMat());  
101.   
102.     float max_distance = 60;    //定义特征点好坏衡量距离  
103.     std::vector<DMatch> good_matches;  //收集较好的匹配点  
104.   
105.     for (int i = 0; i < descriptors_gpu_src.rows; i++) {  
106.         if (matches[i].distance < max_distance) {  
107.             good_matches.push_back(matches[i]);  
108.         }  
109.     }  
110.   
111.     Mat image_matches;  
112.     drawMatches(_src_Img, keypoints_src, _dst_Img, keypoints_dst, good_matches,  
113.         image_matches, Scalar(255, 0, 0), Scalar::all(-1), vector<char>(), 0);  
114.   
115.     imshow("Gpu ORB", image_matches);  
116.   
117. }  
118.   
119.   
120. int main()  
121. {  
122.     int num_devices = cv::gpu::getCudaEnabledDeviceCount();  
123.     if (num_devices <= 0)  
124.     {  
125.         std::cerr << "There is no device." << std::endl;  
126.         return -1;  
127.     }  
128.     int enable_device_id = -1;  
129.     for (int i = 0; i < num_devices; i++)  
130.     {  
131.         cv::gpu::DeviceInfo dev_info(i);  
132.         if (dev_info.isCompatible())  
133.         {  
134.             enable_device_id = i;  
135.         }  
136.     }  
137.     if (enable_device_id < 0)  
138.     {  
139.         std::cerr << "GPU module isn't built for GPU" << std::endl;  
140.         return -1;  
141.     }  
142.     gpu::setDevice(enable_device_id);  
143.   
144.     Mat src_Img = imread("book.bmp" , 0);  
145.     Mat dst_Img = rotatedImage(src_Img, -30.0);  
146.   
147.     surfExtractor(src_Img, dst_Img);  
148.     orbExtractor(src_Img, dst_Img);  
149.   
150.     cv::waitKey(0);  
151.     return 0;    
152. }  

三、运行结果

运行环境为vs2013+opencv2.4.9+cuda7.0,结果展示如下，orb算法寻找特征点及计算描述子速度较快，gpu版的surf特征点对输入图片大小有要求，不能太小

使用GPU提取SURF局部特征

GPU做SURF特征提取的接口和CPU版本有所不同，不过这一部分可以完全参考<opencv_source_directory>/samples/gpu/surf_keypoint_matcher.cpp的例子代码。 
我这里给出一个更加简化的例子，并添加一些中文注释和说明。

   

    

     

      

     
     

      

       /*surf.cpp*/ 
      
     
    

     

      

     
     

      
 
      
     
    

     

      

     
     

      

       #include <opencv2/imgcodecs.hpp>
      
     
    

     

      

     
     

      

       #include <opencv2/xfeatures2d/cuda.hpp>
      
     
    

     

      

     
     

      

       #include <opencv2/cudafeatures2d.hpp>
      
     
    

     

      

     
     

      
 
      
     
    

     

      

     
     

      

       using namespace std;
      
     
    

     

      

     
     

      
 
      
     
    

     

      

     
     

      

       int GetMatchPointCount(const char * pic_path_1,const char * pic_path_2) {
      
     
    

     

      

     
     

      
  /*指定使用的GPU序号，相关的还有下面几个函数可以使用
      
     
    

     

      

     
     

      

        cv::cuda::getCudaEnabledDeviceCount();
      
     
    

     

      

     
     

      

        cv::cuda::getDevice();
      
     
    

     

      

     
     

      

        cv::cuda::DeviceInfo*/
      
     
    

     

      

     
     

      

         cv::cuda::setDevice(0);
      
     
    

     

      

     
     

      
 
      
     
    

     

      

     
     

      
  /*向显存加载两张图片。这里需要注意两个问题：
      
     
    

     

      

     
     

      

        第一，我们不能像操作（主）内存一样直接一个字节一个字节的操作显存，也不能直接从外存把图片加载到显存，一般需要通过内存作为媒介
      
     
    

     

      

     
     

      

        第二，目前opencv的GPU SURF仅支持8位单通道图像，所以加上参数IMREAD_GRAYSCALE*/
      
     
    

     

      

     
     

      

         cv::cuda::GpuMat gmat1;
      
     
    

     

      

     
     

      

         cv::cuda::GpuMat gmat2;
      
     
    

     

      

     
     

      

         gmat1.upload(cv::imread(pic_path_1,cv::IMREAD_GRAYSCALE));
      
     
    

     

      

     
     

      

         gmat2.upload(cv::imread(pic_path_2,cv::IMREAD_GRAYSCALE));
      
     
    

     

      

     
     

      
 
      
     
    

     

      

     
     

      
  /*下面这个函数的原型是：
      
     
    

     

      

     
     

      

        explicit SURF_CUDA(double 
      
     
    

     

      

     
     

      

        _hessianThreshold, //SURF海森特征点阈值
      
     
    

     

      

     
     

      

        int _nOctaves=4, //尺度金字塔个数
      
     
    

     

      

     
     

      

        int _nOctaveLayers=2, //每一个尺度金字塔层数
      
     
    

     

      

     
     

      

        bool _extended=false, //如果true那么得到的描述子是128维，否则是64维
      
     
    

     

      

     
     

      

        float _keypointsRatio=0.01f, 
      
     
    

     

      

     
     

      

        bool _upright = false 
      
     
    

     

      

     
     

      

        );
      
     
    

     

      

     
     

      

        要理解这几个参数涉及SURF的原理*/
      
     
    

     

      

     
     

      

         cv::cuda::SURF_CUDA surf(
      
     
    

     

      

     
     

      
 100,4,3
      
     
    

     

      

     
     

      

        );  
      
     
    

     

      

     
     

      
 
      
     
    

     

      

     
     

      
  /*分配下面几个GpuMat存储keypoint和相应的descriptor*/
      
     
    

     

      

     
     

      

         cv::cuda::GpuMat keypt1,keypt2;
      
     
    

     

      

     
     

      

         cv::cuda::GpuMat desc1,desc2;
      
     
    

     

      

     
     

      
 
      
     
    

     

      

     
     

      
  /*检测特征点*/
      
     
    

     

      

     
     

      

         surf(gmat1,cv::cuda::GpuMat(),keypt1,desc1);
      
     
    

     

      

     
     

      

         surf(gmat2,cv::cuda::GpuMat(),keypt2,desc2);
      
     
    

     

      

     
     

      
 
      
     
    

     

      

     
     

      
  /*匹配，下面的匹配部分和CPU的match没有太多区别,这里新建一个Brute-Force Matcher，一对descriptor的L2距离小于0.1则认为匹配*/
      
     
    

     

      

     
     

      
  auto matcher=cv::cuda::DescriptorMatcher::createBFMatcher(cv::NORM_L2);
      
     
    

     

      

     
     

      
  vector<cv::DMatch> match_vec;
      
     
    

     

      

     
     

      

         matcher->match(desc1,desc2,match_vec);
      
     
    

     

      

     
     

      
 
      
     
    

     

      

     
     

      
  int count=0;
      
     
    

     

      

     
     

      
  for(auto & d:match_vec){
      
     
    

     

      

     
     

      
 if(d.distance<0.1) count++;
      
     
    

     

      

     
     

      

         }
      
     
    

     

      

     
     

      
  return count;
      
     
    

     

      

     
     

      

       }
      
     
    

     

      

     
     

      
 
      
     
    

     

      

     
     

      

       int main(int argc, const char* argv[])
      
     
    

     

      

     
     

      

       {
      
     
    

     

      

     
     

      

         GetMatchPointCount(argv[1],argv[2]);
      
     
    

     

      

     
     

      
  return 0;
      
     
    

     

      

     
     

      

       }  
      
     
   
  
  

   
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最后，编译这个例子，可以参考下面通用的编译命令：

g++ -std=c++11 surf.cpp `pkg-config --cflags opencv` `pkg-config --libs opencv`
  
  

   
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更简化的编译命令：

g++ -std=c++11 surf.cpp -lopencv_xfeatures2d -lopencv_cudafeatures2d