/*
*/
慢慢来：
三组共六个文件
imgfeatures.h 和imgfeatures.c 部分
枚举类型1：
feature_type
枚举类型2：
feature_match_type
两组特征颜色
#define FEATURE_OXFD_COLOR CV_RGB(255,255,0)
#define FEATURE_LOWE_COLOR CV_RGB(255,0,255)
述子长度
#define FEATURE_MAX_D 128
特征结构
feature
四个函数：
1、导入特征点
2、导出特征点
3、绘画特征点
4、计算两个述子之间的欧氏距离。
在描述特征点导入时：http://www.robots.ox.ac.uk:5000/~vgg/research/affine/index.html
有这样一个说明
然后是实现
导入特征点时：
从文件中读取特征点，文件的组织格式应该是符合牛津视觉几何组的编码形式，或者符合大卫罗尔的编码格式。type这个地方的参数如果是 FEATURE_TYPE 那么她就会被按照牛津特征输入文件的方式对待，也就是牛津视觉几何组，详见http://www.robots.ox.ac.uk:5000/~vgg/research/affine/index.html
断点：仿射协变特征
概述：这个页面针对在任意图片中探测仿射不变特征的问题和区域探测述子的性能评估。【应该就是述子如何描述仿射不变特征，以及述子性能好坏的评估】
公开：
区域探测：
http://www.robots.ox.ac.uk:5000/~vgg/research/affine/det_eval_files/mikolajczyk_ijcv2004.pdf【尺度仿射兴趣点不变检测】
http://www.robots.ox.ac.uk:5000/~vgg/research/affine/det_eval_files/matas_bmvc2002.pdf【最稳定极值区域】
http://www.robots.ox.ac.uk:5000/~vgg/research/affine/det_eval_files/tuytelaars_ijcv2004.pdf【基于仿射不变区域匹配广域分割场景】
http://www.robots.ox.ac.uk:5000/~vgg/research/affine/det_eval_files/kadir04.pdf【放射不变显著区域检测】
All Detectors - Survey: T. Tuytelaars and K. Mikolajczyk, Local Invariant Feature Detectors - Survey. In CVG, 3(1):1-110, 2008.【学名是这个，如果找到的话，求联系~~~】
然后这个第五个文献找不到，希望高玩们可以一同帮忙找下
区域描述：
http://www.robots.ox.ac.uk:5000/~vgg/research/affine/det_eval_files/lowe_ijcv2004.pdf【来自尺度不变关键点的独特图像特征】
性能评估：
http://www.robots.ox.ac.uk:5000/~vgg/research/affine/det_eval_files/vibes_ijcv2004.pdf【仿射区域检测器们的对比】
http://www.robots.ox.ac.uk:5000/~vgg/research/affine/det_eval_files/mikolajczyk_pami2004.pdf【本地述子性能评估】
软件：
既没有linux，也没有matlab 就不想弄了。。。
测试数据：
下载一下就可以了
imgfeatures.c 就是一些实现的过程。
然后看下sift.h这个里面的东西也很简洁，忽然觉得这些东西有点儿像java里面的public函数。.c里面的倒都比较像private函数只能它里面使用。
看下sift.h 里面都有什么
一大堆变量的声明和两个函数
extern int sift_features(IplImage* img, struct feature** feat); extern int _sift_features(IplImage* img, struct feature** feat, int intvls,
double sigma, double contr_thr, int curv_thr,
int img_dbl, int descr_width, int descr_hist_bins);
并且好像在后面还是调用的关系，毕竟两个的名字十分相像。然后点点点的发现，就是调用的同一个函数。
所以sift的两个文件，就是用来找到sift特征点的。不过要怎么找寻呢。接下来可能就要看这个函数的内容了。
int _sift_features(IplImage* img, struct feature** feat, int intvls,
double sigma, double contr_thr, int curv_thr,
int img_dbl, int descr_width, int descr_hist_bins)
{
IplImage* init_img;
IplImage*** gauss_pyr, *** dog_pyr;
CvMemStorage* storage;
CvSeq* features;
int octvs, i, n = ; /* check arguments */
if (!img)
fatal_error("NULL pointer error, %s, line %d", __FILE__, __LINE__); if (!feat)
fatal_error("NULL pointer error, %s, line %d", __FILE__, __LINE__); /* build scale space pyramid; smallest dimension of top level is ~4 pixels */
init_img = create_init_img(img, img_dbl, sigma);
octvs = log(MIN(init_img->width, init_img->height)) / log() - ;
gauss_pyr = build_gauss_pyr(init_img, octvs, intvls, sigma);
dog_pyr = build_dog_pyr(gauss_pyr, octvs, intvls); storage = cvCreateMemStorage();
features = scale_space_extrema(dog_pyr, octvs, intvls, contr_thr,
curv_thr, storage);
calc_feature_scales(features, sigma, intvls);
if (img_dbl)
adjust_for_img_dbl(features);
calc_feature_oris(features, gauss_pyr);
compute_descriptors(features, gauss_pyr, descr_width, descr_hist_bins); /* sort features by decreasing scale and move from CvSeq to array */
cvSeqSort(features, (CvCmpFunc)feature_cmp, NULL);
n = features->total;
*feat = calloc(n, sizeof(struct feature));
*feat = cvCvtSeqToArray(features, *feat, CV_WHOLE_SEQ);
for (i = ; i < n; i++)
{
free((*feat)[i].feature_data);
(*feat)[i].feature_data = NULL;
} cvReleaseMemStorage(&storage);
cvReleaseImage(&init_img);
release_pyr(&gauss_pyr, octvs, intvls + );
release_pyr(&dog_pyr, octvs, intvls + );
return n;
}