利用SURF特征检测和FLANN最近邻算法实现图像的目标提取

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标题中提到的方法的具体应用场景如下：

⑴以图搜图，如果两幅图的特征点得到了匹配，认为是同一幅图像，比例不一样也无所谓

⑵目标在图中，通过匹配提取出原图中的目标

⑶以后想到再补充,....

SURF特征检测上一篇博文已经介绍过了，这里不再赘述，关键的问题是图像的特征被描述出来之后，怎样快速粗选出哪些点属于匹配点，如果不采用算法进行优化，那么这一部分的运算量是相当大的，FLANN最近邻算法的功能便是粗选出哪些点属于匹配点，具体的原理这篇博文不多述，需要了解详细原理的可以去查阅相关资料。

在OpenCV中使用类FlannBasedMatcher实现FLANN最近邻算法，下面上代码，代码我就不详解了，如果有OpenCV和C++的基础了，那么稍微花点精力就能明白代码含义。不过如果要搞懂原理，就需要查阅较多的资料了。不过是否需要搞懂原理还是需要根据具体的情况来嘛，有那个需要再去弄懂，没有必要就没必要去浪费时间嘛。

代码如下（代码中用到的图像的下载链接为src_img.jpg_免费高速下载|百度网盘-分享无限制）：

代码请访问博文0052-OpenCV下使用FLANN加速特征匹配的检索_清溪算法-CSDN博客获取

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运行结果如下图所示:

从运行结果中我们可以看出，根据obj图的特征，我们在原图中找到了它，并且标注了它所在的区域，值得注意的是，obj图确实是我从大图中截出来的，但是截出来之后我还进行了缩小到原图的百分之三十的操作，所以只能通过特征去原图中查找，而不能单纯的从图像数据上去搜索。

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