Question

我尝试使用openCV实现SIFT，并且我已经引用了这些链接link1和link2。此外，我还阅读了Lowe撰写的关于SIFT的论文。我对link1和link2中的代码有一些问题。

cv :: SiftFeatureDetector探测器（0.05,5.0）; cv :: SiftDescriptorExtractor extractor（3.0）;

我无法完全理解上述功能中的参数。如果我将第一个函数修改为cv :: SiftFeatureDetector检测器（0.05,10.0）; ，有一个运行时间OpenCV错误：断言失败＆lt; firstOctave＆gt; = - 1 %% actualNLayers＆lt; = nOctaveLayers＆gt;。

另外，我没有在SiftDescriptorExtractor提取器（）中实现该参数。我知道关键点匹配中存在距离比，但范围是[0,1]。
我想修改我用来匹配图片的方法，所以我需要提取描述符和每个关键点的主导方向。如何提取每个关键点的描述符和主导方向？

非常感谢您的回复。

Answer 1

我的建议是你应该在开始时使用SIFT的默认参数。然后，如果您对结果不满意，可以尝试优化这些参数。

Ptr<FeatureDetector> detector = new SIFT();;
Ptr<DescriptorExtractor> extractor = new SIFT();

您可以在此处找到有关OpenCV实施中SIFT参数的有用信息：http://docs.opencv.org/modules/nonfree/doc/feature_detection.html

计算关键点：

vector<KeyPoint> keypoints;
detector->detect(yourImage, keypoints);

计算关键点时，会自动计算其方向并与参数“角度”相关联。每个关键点。请在此处找到更多信息：http://docs.opencv.org/modules/features2d/doc/common_interfaces_of_feature_detectors.html

计算关键点的描述符：

Mat descriptors;
extractor->compute(yourImage, keypoints, descriptors);

将Mat描述符的每一行作为一个描述符。

如果您有任何疑问，请与我们联系！希望这会有所帮助。

Answer 2

cv :: SiftFeatureDetector探测器（0.05,5.0），第一个参数是约束阈值。这是接受关键点的最小对比度。第二个参数是边缘拒绝阈值。如果你想获得更多功能，你应该增加第一个参数和/或减少第二个参数。
cv :: SiftDescriptorExtractor extractor（3.0），param是magnificaiton值，描述符大小是通过将关键点比例乘以该值来确定的。使用前缀参数即可。