opencv实现两幅图像的极线约束匹配

#include 
#include “opencv2/core/core.hpp“
#include “opencv2/features2d/features2d.hpp“
#include “opencv2/highgui/highgui.hpp“
#include “opencv2/nonfree/nonfree.hpp“
#include 
#include 
using namespace std;

using namespace cv;

static void help（）
{
    printf（“
This program demonstrates using features2d detector descriptor extractor and simple matcher
“
            “Using the SURF desriptor:
“
            “
“
            “Usage:
 matcher_simple  
“）;
}

int main（int argc char** argv）
{
    //if（argc != 3）
    //{
    //    help（）;
    //    return -1;
    //}

    Mat img1 = imread（“111.jpg“ CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE）;
    Mat img2 = imread（“222.jpg“ CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE）;
    if（img1.empty（） || img2.empty（））
    {
        printf（“Can‘t read one of the images
“）;
        return -1;
    }

    // detecting keypoints
    SurfFeatureDetector detector（1000）;
    vector keypoints1 keypoints2;
    detector.detect（img1 keypoints1）;
    detector.detect（img2 keypoints2）;

    // computing descriptors
    SurfDescriptorExtractor extractor;
    Mat descriptors1 descriptors2;
    extractor.compute（img1 keypoints1 descriptors1）;
    extractor.compute（img2 keypoints2 descriptors2）;

    // matching descriptors
    BFMatcher matcher（NORM_L2）;
    vector matches;
    matcher.match（descriptors1 descriptors2 matches）;

    // drawing the results
    namedWindow（“matches“ 1）;
    Mat img_matches0img_matches1;
	drawMatches（img1 keypoints1 img2 keypoints2 matches img_matches0）;
	//for（int i=0;i	//{		
	//	//if（abs（（keypoints1[matches[i].queryIdx].pt.y-keypoints2[matches[i].trainIdx].pt.y）>5）
	//	//{

	//	//}
	//	//cout<	//	Point2f pt1pt2;
	//	pt1=keypoints1[matches[i].queryIdx].pt;
	//	pt2=keypoints2[matches[i].trainIdx].pt;
	//	if（abs（pt1.y-pt2.y）>5）
	//	{
	//		matches[i].distance=100;
	//	}


	//}
 //   drawMatches（img1 keypoints1 img2 keypoints2 matches img_matches1）;
	// 分配空间
	int ptCount = （int）matches.size（）;
	Mat p1（ptCount 2 CV_32F）;
	Mat p2（ptCount 2 CV_32F）;

	// 把Keypoint转换为Mat
	Point2f pt;
	for （int i=0; i	{
		pt = keypoints1[matches[i].queryIdx].pt;
		p1.at（i 0） = pt.x;
		p1.at（i 1） = pt.y;

		pt = keypoints2[matches[i].trainIdx].pt;
		p2.at（i 0） = pt.x;
		p2.at（i 1） = pt.y;
	}
	// 用RANSAC方法计算F
	// Mat m_Fundamental;
	// 上面这个变量是基本矩阵
	 vector m_RANSACStatus;
	// 上面这个变量已经定义过，用于存储RANSAC后每个点的状态
	//m_Fundamental = findFundamentalMat（p1 p2 m_RANSACStatus FM_RANSAC）;
	 Mat m_Fundamental=findFundamentalMat（p1 p2 m_RANSACStatus FM_RANSAC）;
	 cout<	// 计算野点个数
	int OutlinerCount = 0;
	for （int i=0; i	{
		if （m_RANSACStatus[i] == 0） // 状态为0表示野点
		{
			OutlinerCount++;
		}
	}

	// 计

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

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............此处省略27个文件信息