我正在尝试使用（C++）OpenCv筛选特征提取。我需要使用SIFT提取特征，将它们在原始图像（例如书）和场景之间匹配，然后计算摄像机姿态。筛选提取 - opencv
到目前为止，我发现使用SURF的this algorithm。有谁知道我可以从哪里开始使用的基本代码，或者可能是将SURF链接中的算法转换为SIFT的方法？
在此先感谢。
编辑： 好吧，我找出了一个筛选问题的解决方案。现在我正在试图确定相机的姿势。我试图使用：solvePnP，任何人都可以帮助我一个例子吗？
查看新的OpenCV文档网站的feature2d tutorial section。 有代码显示的教程：
如果你设法找到了图像和场景之间的匹配，那么我建议你申请简历:: findHomography（）。它将使用4个匹配作为输入来计算单应性矩阵。
您可以直接从单应矩阵转换为相机姿态。
对于使用SIFT而不是SURF，我将SurfFeatureDetector更改为SiftFeatureDetector和SurfDescriptorExtractor至SiftDescriptorExtractor。对于某些图像，我发现组合SURF检测器< - > SIFT描述符会产生相对准确的结果，但您应该根据您的要求尝试其他组合（FAST检测器 - FREAK描述符或ORB检测器 - BRISK描述符）。
请按照本教程为解决你的问题的一部分单应： Feature Matching and Homography
而且，也许这将帮助：Pose Estimation
谢谢，但这样的例子是SURF。我需要SIFT，或者将SURF算法转换为SIFT。 – Filipe 2012-07-07 20:07:03