ホワイトレコード：OpenCVの拡張モジュールのバージョン違いの「Opencv3プログラミングエントリ」P403

Opencv3バージョン、モジュールヘッダの変化に加えてSURF上の特徴点検出、およびプログラムの使用量を変更した後。（あなたがこのプログラムを実行すると、私はVS2019 + Opencv4.1.1を使用します）

差：
① 位置モジュールヘッダファイルが変更された
② xfeatures2dネームスペースを増やすには（そうでなければ、未定義の識別子が表示されているSURF）
変更③SurfFeatureDetector検出器（minHessian）：
のPtr = SURF ::作成検出器（minHessian）;
④detector.detect （srcImage1、keypoints_1）;
detector.detect（srcImage2、keypoints_2）;変化：
detector->検出（srcImage1、keypoints_1）;
detector->（srcImage2、keypoints_2）を検出します。

A .SURFアルゴリズム
特徴検出
スケール空間
選択不変照明不変性、回転不変の
特徴ベクトル

二.SURFアルゴリズム論
（ブックは非常に明確であるという点で、ここではそれらを繰り返しません）

三.APIはじめに

cv::xfeatures2d::SURF::creat(double HessianThreshold = 100.
			     int nOctaves = 4,
			     int nOctaveLayers = 3,
			     bool extend = false,
			     bool upright = false
 			     )
 //upright = 0 表示计算选择不变性，1表示不计算，速度更快
 //HessianThreshold默认值在300——500之间
 //nOctaves = 4 表示四个尺度空间
 //nOctaveLayers 表示每个尺度的层数

drawKeypoints()函数
//（书上讲的很详细，看书即可）

IV。ソース（ブックと比較して、別の場所への注意を払います）

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/features2d/features2d.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/xfeatures2d/nonfree.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;
using namespace xfeatures2d;

int main(int argc, char** argv)
{
	//【0】改变console字体颜色    
 	system("color 2F");

	//【1】载入源图片并显示
	Mat srcImage1 = imread("E:\\pictures\\27.jpg", 1);
 	Mat srcImage2 = imread("E:\\pictures\\28.jpg", 1);
 	if (!srcImage1.data || !srcImage2.data)//检测是否读取成功
 	{
 		printf("读取图片错误！ \n"); return false;
 	}
 	imshow("原始图1", srcImage1);
 	imshow("原始图2", srcImage2);

	//【2】定义需要用到的变量和类
 	int minHessian = 400;//定义SURF中的hessian阈值特征点检测算子
 	Ptr<SURF> detector = SURF::create(minHessian); //指针数组
 	vector<KeyPoint> keypoints_1, keypoints_2;//vector模板类是能够存放任意类型的动态数组，能够增加和压缩数据

	//【3】调用detect函数检测出SURF特征关键点，保存在vector容器中
 	detector->detect(srcImage1, keypoints_1);
 	detector->detect(srcImage2, keypoints_2);

	//【4】绘制特征关键点.
 	Mat img_keypoints_1; Mat img_keypoints_2;
 	drawKeypoints(srcImage1, keypoints_1, img_keypoints_1, Scalar::all(-1), DrawMatchesFlags::DEFAULT);
 	drawKeypoints(srcImage2, keypoints_2, img_keypoints_2, Scalar::all(-1), DrawMatchesFlags::DEFAULT);

	//【5】显示效果图
 	imshow("特征点检测效果图1", img_keypoints_1);
 	imshow("特征点检测效果图2", img_keypoints_2);

	waitKey(0);
 	return 0;
}

出力：