Question

我目前正在尝试使用vlfeat-lib的dsift算法。但无论我使用哪些值创建过滤器（样本步骤，bin大小），它都会在执行期间为每个帧返回相同数量的关键点（连续帧与摄像机不同）。关于C或C ++用法的文档非常薄，我找不到这些语言的任何好例子。以下是相关代码：

// create filter
vlf = vl_dsift_new_basic(320, 240, 1, 3);

// transform image in cv::Mat to float vector
std::vector<float> imgvec;
for (int i = 0; i < img.rows; ++i){
  for (int j = 0; j < img.cols; ++j){
    imgvec.push_back(img.at<unsigned char>(i,j) / 255.0f);                                                                                                                                                                                                        
  }
}
// call processing function of vl
vl_dsift_process(vlf, &imgvec[0]);

// echo number of keypoints found
std::cout << vl_dsift_get_keypoint_num(vlf) << std::endl;

Answer 1

它在每个帧期间返回相同数量的关键点执行

这是正常的密集 SIFT实现，因为提取的关键点数量仅取决于输入几何参数[1]，即步长和图像大小。

请参阅documentation：

特征框（关键点）由采样步骤（vl_dsift_set_steps）和采样边界（vl_dsift_set_bounds）间接指定。

[1]：vl_dsift_get_keypoint_num返回仅由self->numFrames更新的_vl_dsift_update_buffers，{{1}}仅使用几何信息（边界，步长和区域大小）。

使用cv :: Mat的vlfeat库的dsift

1 个答案: