[c++] SIFT 특징 추출

07 Dec 2023

SIFT(Scale-invariant feature transform)는 이미지 처리 분야에서 매우 유용한 특징 추출 알고리즘 중 하나입니다. 주로 객체 인식, 객체 추적, 이미지 정합 등의 작업에 활용됩니다.

SIFT 알고리즘의 주요 특징

SIFT 알고리즘은 이미지 내의 회전, 크기, 조명 변화에 불변한(invariant) 특징들을 추출합니다. 또한 이미지의 지역적이고 고도로 불변한 특징을 탐지하여 매칭하는데 사용됩니다.

SIFT 알고리즘의 단계

SIFT 알고리즘은 다음과 같은 단계로 동작합니다:

스케일 공간 극값 탐지: 다양한 스케일 및 방향을 가진 이미지에서 특징을 추출합니다.
키 포인트 위치 선정: 극값들 중에서 안정적인 지점을 선택하여 키 포인트를 결정합니다.
방향 할당: 키 포인트의 방향을 할당하여 회전 불변성을 확보합니다.
특징 기술자 계산: 키포인트 주변의 영역에서 특징 기술자를 계산합니다.

예시 코드

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

int main() {
    cv::Mat inputImage = cv::imread("input.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    cv::Ptr<cv::xfeatures2d::SIFT> sift = cv::xfeatures2d::SIFT::create();
    std::vector<cv::KeyPoint> keypoints;
    cv::Mat descriptors;

    sift->detect(inputImage, keypoints);
    sift->compute(inputImage, keypoints, descriptors);

    return 0;
}

요약

SIFT는 이미지 처리에서 중요한 특징 추출 알고리즘으로, 이미지의 회전, 크기, 조명 변화에 불변한 특징을 추출하는 데 사용됩니다. OpenCV 라이브러리를 활용하여 간단히 코드를 구현할 수 있습니다.

참고 자료

Lowe, D. G. (2004). Distinctive image features from scale-invariant keypoints. International journal of computer vision, 60(2), 91-110.
https://docs.opencv.org/3.4/d5/d3c/classcv_1_1xfeatures2d_1_1SIFT.html