Sift描述符提取器

发布于 2024-11-25 22:33:30 字数 250 浏览 3 评论 0原文

我有两个关于 opencv SiftDescriptorExtractor 的问题:

  1. 如何将描述符从 cv::Mat 转换为 vector (i-th row = i-th描述符)
  2. 如何定义 SIFT 描述符的大小(= 维数)?

是的,我知道 OpenCV 参考,但是,我无法让它工作。有人可以在这里放一个最小的工作示例吗?

I've got 2 questions about opencv SiftDescriptorExtractor:

  1. How can I convert descriptors from cv::Mat to vector<float* > (i-th row = i-th descriptor)
  2. How can I define size (= dimensionality) of SIFT descriptor?

Yeah, I know about OpenCV reference, however, I'm not able to get it working. Could someone put here minimum working example pls?

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评论(2

二手情话 2024-12-02 22:33:30

1-转换:

vector<float*> descriptor;
for(int i; i = 0; i < keypoints.size())
{
    descriptor.push_back(&keypoints.at<float>(i));
}

2-SIFT 大小:

你不能,因为 SIFT 算法定义了块、箱等的大小。你能做什么?您可以编写自己的筛选代码。这是一个很难的办法,但我鼓励你尝试一下。

1-The conversion:

vector<float*> descriptor;
for(int i; i = 0; i < keypoints.size())
{
    descriptor.push_back(&keypoints.at<float>(i));
}

2-Size of SIFT:

You can't as SIFT algorithm defines the size of the blocks, bins, etc. What can you do? You can code your own sift. This is a hard tack, but I encourage you to try it.

反话 2024-12-02 22:33:30
  1. 您可以访问 cv::Mat 的每个元素并自行制作向量。 如果您想知道如何访问,这可能会有所帮助cv::Mat 的元素
  2. 据我所知,使用 OpenCV 提供的 SiftDescriptorExtractor 无法做到这一点。
    但是 OpenCV 的 SIFT 实现取自 http://blogs.oregonstate.edu/hess/code/sift /
    因此您可以修改原始代码来更改描述符大小。通过修改 SIFT 描述符 bin 大小常量,可以更改描述符大小。如果您想要更多,您应该阅读代码。代码得到了很好的评论,并且基于 Lowe 的 2004 年论文《尺度不变关键点的独特图像特征》。
  1. You can access each element of cv::Mat and make vector by your own. This might helpful if you want to know how to access elements of cv::Mat
  2. As I know, there's no way you can do it with SiftDescriptorExtractor provided by OpenCV.
    But SIFT Implementation of OpenCV taken from http://blogs.oregonstate.edu/hess/code/sift/
    So you can modify original code to change descriptor size. By modifying constants of SIFT descriptor bin size, you can change descriptor size. If you want more than that, you should read the code. Code is well commented and based on Lowe's paper 2004 Distinctive Image Feature From Scale-Invariant Keypoints.
~没有更多了~
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