基于SIFT点的对象计算中心的广义Hough变换？

Question

您对此有何建议？

我正在按照one research paper中的步骤为我的具体问题重新执行它。我不是一个专业的程序员，但是，我挣扎了很多，超过一个月。当我使用广义Hough变换达到得分步骤时，我没有得到任何结果，我得到的是一个空白图像而没有找到对象中心。 我所做的包括以下步骤：

• 我为训练图像定义了一个空间约束区域，并在该区域内提取SIFT特征。中心的红点代表模板（训练）图像中的对象中心。

  这是SIFT在查询图片中提取的兴趣点：

• 根据某些条件匹配关键点：1）它们应量化为相同的visual word并且在空间上是一致的。所以我在匹配条件后得到以下几点：

• 我分别有15和14分的模板和查询图片。我将这些点与对象坐标的模板图像中心一起发送到我从github找到的广义霍夫变换（the code）。代码适用于默认图像。但是，根据算法得到的几点，我不知道我做错了什么？！

我想也许是因为theta计算，所以我更改了this line以返回y和x差异的abs。但它没有帮助。 在line 20中，他们只考虑90度进行分箱，我可以问一下原因是什么，如何根据我的问题和围绕物体中心的旋转角度范围来定义分箱？ - 分箱范围是否会影响中心计算？ 我真的很感激你，让我知道我在这里做错了什么。