[OpenCV] Webcam을 이용해서 SIFT 매칭 예제

이전에 OpenCV를 이용해서 간단히 웹캠을 화면에 출력하는 코드 템플릿을 올렸다. 그런데, 포스팅이 심심하다는 생각이 들어서 얼굴 인식을 넣어서 포스팅을 한번 더 했었다.

2013/09/12 - [Research/Vision] - [OpenCV] OpenCV를 이용해 기본적인 Webcam 출력하기

2013/09/13 - [Research/Vision] - [OpenCV] Webcam을 이용해서 얼굴을 인식하는 간단한 예제

기왕 한 김에 이번엔 SIFT도 포스팅해야겠다고 생각했다. OpenCV에 라이브러리로 들어가 있으니 아주 쉽게 사용할 수 있다. 많이들 쓰는 lena를 DB로 써서 웹캠과 매칭되는 걸 테스트해보았다. 역시 명불허전이다. 대충 들고 있어도 매칭이 잘 된다.

/*
*   @file ocv_cam_sift.cc
*   @brief SIFT using OpenCV with Webcam
*   @author http://thinkpiece.tistory.com
*/

#include <opencv/cv.h>
#include <opencv/highgui.h>

#include <opencv2/objdetect/objdetect.hpp>
#include <opencv2/nonfree/nonfree.hpp>
#include <opencv2/nonfree/features2d.hpp>

#include <iostream>
#include <cstdlib>

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

    // -------------------------------------------------------------------------
    // webcam routine
    cv::VideoCapture capture(0);

    if( !capture.isOpened() ) {
        std::cerr << "Could not open camera" << std::endl;
        return 0;
    }

    // create a window
    cv::namedWindow("webcam",1);

    // -------------------------------------------------------------------------
    // SIFT configuration
    if ( argc != 2 ) {
        std::cerr << "usage: ocv_cam_sift filename" << std::endl;
        return 0;
    }

    cv::Mat db_original = cv::imread(argv[1],CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
    cv::Mat db;

    cv::resize( db_original, db, cv::Size(db_original.cols/2,
        db_original.rows/2),0,0,CV_INTER_NN);

    // SIFT feature detector and feature extractor
    cv::SiftFeatureDetector detector( 0.05, 5.0 );
    cv::SiftDescriptorExtractor extractor( 3.0 );

    // Feature detection
    std::vector<cv::KeyPoint> kps_db;
    detector.detect( db, kps_db );

    // Feature description
    cv::Mat dscr_db;
    extractor.compute( db, kps_db, dscr_db );

    while (true) {
        bool frame_valid = true;

        cv::Mat frame_original;
        cv::Mat frame;

        try {
            capture >> frame_original; // get a new frame from webcam
            cv::resize(frame_original,frame,cv::Size(frame_original.cols/2,
                frame_original.rows/2),0,0,CV_INTER_NN); // downsample 1/2x
        } catch(cv::Exception& e) {
            std::cerr << "Exception occurred. Ignoring frame... " << e.err
                      << std::endl;
            frame_valid = false;
        }

        if (frame_valid) {
            try {
                // convert captured frame to gray scale & equalize
                cv::Mat grayframe;
                cv::cvtColor(frame, grayframe, CV_BGR2GRAY);
                cv::equalizeHist(grayframe,grayframe);

                // -------------------------------------------------------------
                // face detection routine

                // keypoint detection
                std::vector<cv::KeyPoint> kps_frame;
                detector.detect( grayframe, kps_frame);

                // keypoint description
                cv::Mat dscr_frame;
                extractor.compute( grayframe, kps_frame, dscr_frame);

                // matching using FLANN matcher
                cv::FlannBasedMatcher matcher;                
                std::vector<cv::DMatch> matches;
                matcher.match(dscr_db, dscr_frame, matches);

                double max_dist = 0.0, min_dist = 100.0;

                for(int i=0; i<matches.size(); i++) {
                    double dist = matches[i].distance;
                    if ( dist < min_dist ) min_dist = dist;
                    if ( dist > max_dist ) max_dist = dist;
                }

                // drawing only good matches (dist less than 2*min_dist)
                std::vector<cv::DMatch> good_matches;

                for (int i=0; i<matches.size(); i++) {
                    if (matches[i].distance <= 2*min_dist) {
                        good_matches.push_back( matches[i] );
                    }
                }

                cv::Mat img_matches;
                cv::drawMatches(db, kps_db, frame, kps_frame, good_matches,
                  img_matches, cv::Scalar::all(-1), cv::Scalar::all(-1), 
                  std::vector<char>(),
                  cv::DrawMatchesFlags::NOT_DRAW_SINGLE_POINTS);

                // print the output
                cv::imshow("webcam", img_matches);

            } catch(cv::Exception& e) {
                std::cerr << "Exception occurred. Ignoring frame... " << e.err
                          << std::endl;
            }
        }
        if (cv::waitKey(30) >= 0) break;
    }

    // VideoCapture automatically deallocate camera object
    return 0;
}