OpenCV SIFT与David Lowe的SIFT实施相比，OpenCV更糟糕

Question

我尝试使用David Lowe's implementation和OpenCV implementation对几个不同的对象进行对象检测（刚刚更改了'SurfFeatureDetector' - ＆gt;'SiftFeatureDetector'和'SurfDescriptorExtractor' - ＆gt;'SiftDescriptorExtractor'码）。

似乎opencv实现更糟糕！检测到大量误报和关键点！我尝试使用sigma / contrastThreshold等'SiftFeatureDetector'参数，但结果总是远远超过原版David的版本。

• SIFT的opencv实现与David Lowe的原始实现完全不同吗？

• 有没有人知道'SiftFeatureDetector'的一个好的参数集，以便David的实现提供的对象图像的结果（如box.pgm / basmati.pgm ..）可能与David的版本类似。 / p>

Answer 1

VLFeat的SIFT implementation quite close（就功能输出而言）是原始实现。

Answer 2

我正在使用OpenCV对SIFT的实施，并与David Lowe在其网站上提供的实施进行比较。调整一些参数我的结果很好。

Answer 3

这是我在Python中使用的：

 detector = cv2.xfeatures2d.SIFT_create(
        nfeatures = 0,  # def 0 
        nOctaveLayers = 3,  # def 3
        contrastThreshold = 0.04,  # def 0.04 
        edgeThreshold = 10,  # def 10 
        sigma = 1.6)  # def 1.6 

所有默认值。尽管执行速度很慢，但是我得到了很好的结果。