Question

我在OpenCV中实现了一个我在MATLAB中设计的算法。我正在为OpenCV中的SURF特征提取器编写单元测试，我想将MATLAB提取的SURF特性的输出与OpenCV进行比较。

这个问题是，对于MATLAB和OpenCV提取器使用相同的参数，我得到了不同数量的功能。这怎么可能？是否有不同的方法来实施SURF？

对于MATLAB（http://www.mathworks.com/help/vision/ref/detectsurffeatures.html）我正在使用：

MetricThresh：200
NumOctaves：3
NumScaleLevels：4
SURFSize：64

对于我正在使用的OpenCV：

HessianThreshold：200
nOctaves：3
nOctaveLayers：4
延长：假正直的：真的

这里发生了什么？有没有更好的方法来测试openCV和MATLAB是否从同一图像中生成相同的提取SURF特征？

感谢您的帮助！

Answer 1

在幕后，MATLAB将OpenCV用于其computer vision部分功能，包括检测SURF功能。如果您查看$matlabroot/bin/$arch文件夹，除了网关库ocv.dll之外，您还可以找到OpenCV共享库。）

事实上，在两者的文档中都提到了相同的参考文件，这表明算法参数在两个框架中具有相同的含义。

MATLAB

Herbert Bay，Andreas Ess，Tinne Tuytelaars，Luc Van Gool“SURF：加快强大功能“，计算机视觉和图像理解（CVIU），Vol。 110，No。3，pp.346--359,2008

的OpenCV

Bay，H。和Tuytelaars，T。和Van Gool，L。“SURF：Speeded Up Robust Features”，第9版＆gt;欧洲计算机视觉会议，2006年

首先，请确保在两者中使用相同的参数值，并考虑默认值。以下是OpenCV和MATLAB的文档页面供参考。

请尝试以下代码：

在MATLAB中：

>> img = [];     % some 2d grayscale image
>> pts = detectSURFFeatures(img, 'MetricThreshold',200, ...
       'NumOctaves',3, 'NumScaleLevels',4);

在C ++ OpenCV中：

cv::Mat img;     // some grayscale image
cv::SURF surf(200.0, 3, 4-2, false, true);

cv::Mat mask;    // optional mask (unused here)
std::vector<cv::KeyPoint> pts;
surf(img, mask, pts);

除此之外，MATLAB通常包含较旧版本的OpenCV（我的MATLAB R2013a附带v2.4.2 DLL），这可能会导致您使用的任何OpenCV版本产生不同的结果（最新版本为v2.4.6）

在MATLAB和OpenCV之间提取不同的SURF特征？

1 个答案:

MATLAB

的OpenCV