SIFT描述符值：OpenCV与VLFeat

Question

我正在尝试比较OpenCV和VLFeat的SIFT实施。

我注意到VLFeat的描述符值是整数，例如：

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 17 45 20 26 0 1 ...

对于OpenCV：

0.0391555 0 0 0.0998274 0.235747 0 0 0.0276871 0.156622 ...

请注意，这些是2个不同图像的描述符。

我有两个问题：

1. 为什么他们有两个不同的价值观？
2. 如果我需要使用VLFeat（然后是VLAD编码）的k-means的OpenCV表示，我是否需要更改这些值？

Answer 1

免责声明，我不是OpenCV或VLFeat的专家，但我认为我知道答案。

VLFeat可以生成整数和浮点描述符。要生成整数描述符，请使用vl_sift函数，并为了生成浮点描述符，请使用带有 FloatDescriptors 参数的vl_dsift函数。

由于性能原因，VLFeat可能使用整数描述符。使用整数计算通常比使用浮点数更快。但是，它可能以牺牲精度为代价。尽管如此，在计算机视觉的情况下，较小的精度可能不是那么重要。在integer k-means algorithm的描述中，您甚至可以阅读＆＃34;虽然这是某些应用的限制，但它适用于聚类图像描述符，其中通常不需要非常高的精度＆＃34;。

至于k-means算法。整数描述符有一个版本（vl_ikmeans），浮点描述符有一个版本（vl_kmeans）]。使用OpenCV只需使用后者。