Как найти точные углы изображения шаблона внутри исходного изображения с помощью алгоритма surf в opencv

Question

Я использую приведенный ниже код, представленный на opencv-сайте, чтобы найти подходящее соответствие шаблону масштабирования и поворота, но я хочу рассчитать точный пиксель, ординаты шаблона изображения в исходном изображении, особенно для повернутого изображения.

#include <stdio.h> 
#include <iostream> 
#include "opencv2/core/core.hpp" 
#include "opencv2/features2d/features2d.hpp" 
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" 
#include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp" 
#include "opencv2/nonfree/nonfree.hpp" 

using namespace cv; 

void readme(); 

/** @function main */ 
int main(int argc, char** argv) 
{ 
    if(argc != 3) 
    { 
     readme(); 
     return -1; 
    } 

    Mat img_object = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); 
    Mat img_scene = imread(argv[2], CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); 

    if(!img_object.data || !img_scene.data) 
    { 
     std::cout<< " --(!) Error reading images " << std::endl; 
     return -1; 
    } 

    //-- Step 1: Detect the keypoints using SURF Detector 
    int minHessian = 400; 

    SurfFeatureDetector detector(minHessian); 

    std::vector<KeyPoint> keypoints_object, keypoints_scene; 

    detector.detect(img_object, keypoints_object); 
    detector.detect(img_scene, keypoints_scene); 

    //-- Step 2: Calculate descriptors (feature vectors) 
    SurfDescriptorExtractor extractor; 

    Mat descriptors_object, descriptors_scene; 

    extractor.compute(img_object, keypoints_object, descriptors_object); 
    extractor.compute(img_scene, keypoints_scene, descriptors_scene); 

    //-- Step 3: Matching descriptor vectors using FLANN matcher 
    FlannBasedMatcher matcher; 
    std::vector<DMatch> matches; 
    matcher.match(descriptors_object, descriptors_scene, matches); 

    double max_dist = 0; 
    double min_dist = 100; 

    //-- Quick calculation of max and min distances between keypoints 
    for(int i = 0; i < descriptors_object.rows; i++) 
    { 
     double dist = matches[i].distance; 
     if(dist < min_dist) 
      min_dist = dist; 
     if(dist > max_dist) 
      max_dist = dist; 
    } 

    printf("-- Max dist : %f \n", max_dist); 
    printf("-- Min dist : %f \n", min_dist); 

    //-- Draw only "good" matches (i.e. whose distance is less than 3*min_dist) 
    std::vector<DMatch> good_matches; 

    for(int i = 0; i < descriptors_object.rows; i++) 
    { 
     if(matches[i].distance < 3*min_dist) 
     { 
      good_matches.push_back(matches[i]); 
     } 
    } 

    Mat img_matches; 
    drawMatches(img_object, keypoints_object, img_scene, keypoints_scene, 
       good_matches, img_matches, Scalar::all(-1), Scalar::all(-1), 
       vector<char>(), DrawMatchesFlags::NOT_DRAW_SINGLE_POINTS); 

    //-- Localize the object 
    std::vector<Point2f> obj; 
    std::vector<Point2f> scene; 

    for(int i = 0; i < good_matches.size(); i++) 
    { 
     //-- Get the keypoints from the good matches 
     obj.push_back(keypoints_object[ good_matches[i].queryIdx ].pt); 
     scene.push_back(keypoints_scene[ good_matches[i].trainIdx ].pt); 
    } 

    Mat H = findHomography(obj, scene, CV_RANSAC); 

    //-- Get the corners from the image_1 (the object to be "detected") 
    std::vector<Point2f> obj_corners(4); 
    obj_corners[0] = cvPoint(0,0); 
    obj_corners[1] = cvPoint(img_object.cols, 0); 
    obj_corners[2] = cvPoint(img_object.cols, img_object.rows); 
    obj_corners[3] = cvPoint(0, img_object.rows); 
    std::vector<Point2f> scene_corners(4); 

    perspectiveTransform(obj_corners, scene_corners, H); 

    //-- Draw lines between the corners (the mapped object in the scene - image_2) 
    line(img_matches, scene_corners[0] + Point2f(img_object.cols, 0), scene_corners[1] + Point2f(img_object.cols, 0), Scalar(0, 255, 0), 4); 
    line(img_matches, scene_corners[1] + Point2f(img_object.cols, 0), scene_corners[2] + Point2f(img_object.cols, 0), Scalar(0, 255, 0), 4); 
    line(img_matches, scene_corners[2] + Point2f(img_object.cols, 0), scene_corners[3] + Point2f(img_object.cols, 0), Scalar(0, 255, 0), 4); 
    line(img_matches, scene_corners[3] + Point2f(img_object.cols, 0), scene_corners[0] + Point2f(img_object.cols, 0), Scalar(0, 255, 0), 4); 

    //-- Show detected matches 
    imshow("Good Matches & Object detection", img_matches); 

    waitKey(0); 
    return 0; 
} 

/** @function readme */ 
void readme() 
{ 
    std::cout << " Usage: ./SURF_descriptor <img1> <img2>" << std::endl; 
} 

Answer 1

У вас уже есть эти координаты в scene_corners после вычисления перспективы преобразования. Четыре точки в scene_corners составляют прямоугольник, который является совпадением с шаблоном, найденным в сцене, поэтому эти четыре угла - это то, что вы ищете.

Кроме того, если вы хотите найти trasnformed координаты любой точки из шаблона в сцене, вам просто нужно применить ту же гомографию, с помощью функции perspectiveTransform, к этой точке.