Visual Studio 2013 Express 　Visual C++( アンマネージドコード ) 　OpenCV 3.1 　CMake 3.4.3 　opencv_contrib-master

今回はSIFTアルゴリズムを使用した特徴点の検出を行います。ですが、OpenCVの標準機能では使用できないため CMake を使用して機能拡張を行う必要があります。

CMake はコンパイラに依存せずにビルドを自動化するためのフリーソフトウェアです。
まあOpenCV自体がクロスプラットフォームなので機能拡張する場合は、CMakeを使用することになるのでしょう。
さて開発環境の構築手順です。

１．SIFTを使用するためのライブラリのダウンロード
　　　１）GitHubからopencv_contribライブラリをダウンロードして、任意のフォルダに解凍します。
　　　　　ここでは D:\Program Files 配下に解凍します。

２．CMakeのダウンロード
　　　１）CMakeサイトからCMakeのインストーラーをダウンロードします。2016/04/02現在ではcmake-3.5.1が最新版となります。
　　　　　cmake-3.5.1-win32-x86.msiをダウンロードします。

３．CMakeのインストール
　　　１）CMakeをインストールします。

４．CMakeによるOpenCVの機能拡張
　　　CMakeの機能拡張はGUIとCUIのいずれかで行います。今回はGUIを使用します。

　　　１）まずはCMakeを起動します。

　　　２）OpenCVのパス指定
　　　　
　　　　Where is the source code: にはOpenCVライブラリのsourcesフォルダパスを指定します。
　　　　Where to build the binaries: にはOpenCVライブラリのbuildフォルダパスを指定します。
　　　　Configureボタンをクリックします。

　　　３）Visual Studio のバージョン指定
　　　　
　　　　上記のウィンドウが表示されるので、Visual Studio のバージョンを指定して、Finishボタンをクリックします。

　　　４）opencv_contribライブラリのパス指定
　　　　
　　　　Search:に拡張機能の名称を入力します。MODULE と入力すると１行検索されます。ここに拡張モジュールのパスを指定します。
　　　　Value に解凍後のopencv_contribライブラリのパスを入力します。

　　　５）Generateボタンをクリックすると build パスに Visual Studio のプロジェクトファイルを作成します。

　　　６）拡張機能のライブラリとdllファイルの作成
　　　　buildパス内に INSTALL.vcxproj が作成されていますので、プロジェクトを起動します。

　　　　
　　　　INSTALLをスタートアップ プロジェクトに設定し、ビルドします。結構時間かかるので気長に待ちましょう。

　　　　ビルドが完了すると、build\lib\Debugにライブラリファイル、build\bin\Debug にdllファイルが作成されます。これらのファイルを使用して開発を行います。

　　　７）インクルードファイルをコピー
　　　　D:\Program Files\opencv_contrib-master\modules\xfeatures2d\include\opencv2 配下のファイル一式を
　　　　D:\Program Files\opencv-3.0.0\build\include\opencv2 にコピーします。

　　　８）ライブラリファイルをコピー
　　　　D:\Program Files\opencv-3.0.0\build\lib\Debug 配下に作成された opencv_xfeatures2d310d.lib を
　　　　D:\Program Files\opencv-3.0.0\build\x64\vc12\lib にコピーします。

　　　９）dllファイルをコピー
　　　　D:\Program Files\opencv-3.0.0\build\bin\Debug 配下に作成されたdllファイルを実行環境にコピーします。
　　　　以下のファイルが必要となります。
　　　　　opencv_core310d.dll
　　　　　opencv_features2d310d.dll
　　　　　opencv_flann310d.dll
　　　　　opencv_imgproc310d.dll
　　　　　opencv_xfeatures2d310d.dll

以上になります。

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>

#pragma comment( lib, "opencv_world310d.lib" )
#pragma comment( lib, "opencv_xfeatures2d310d.lib" )

int main(int argc, const char* argv[])
{
   int hr = -1;

   cv::Ptr<cv::xfeatures2d::SIFT> sift;

   try
   {
      cv::Mat src, gray;
      std::vector<cv::KeyPoint> points;

      // 画像読み込み
      src = cv::imread("D:/TEMP/MaverickProj/Image/OpenCV/54/Texture.png", cv::IMREAD_COLOR);

      // ウィンドウを生成
      cv::namedWindow("src", cv::WINDOW_AUTOSIZE);
      // ウィンドウを表示
      cv::imshow("src", src);
      
      // グレースケールに変換
      cv::cvtColor(src, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);

      // SIFTオブジェクト作成
      sift = cv::xfeatures2d::SiftFeatureDetector::create();
      
      // SIFT実行
      sift->detect(src, points, cv::Mat());

      // 特徴点描画
      cv::drawKeypoints(src, points, src, cv::Scalar(0, 0, 255));

      // ウィンドウを生成
      cv::namedWindow("SIFT", cv::WINDOW_AUTOSIZE);
      // ウィンドウを表示
      cv::imshow("SIFT", src);

      cv::waitKey();
      
      hr = 0;
   }

   catch (cv::Exception ex)
   {
      std::cout << ex.err << std::endl;
   }

   sift.release();

   // ウィンドウの破棄
   cv::destroyAllWindows();
   
   return hr;
}

特徴点検出