SURF：我们如何从关键点半径中获得sigma的值

Question

在SURF技术中，更准确地说，在特征描述阶段，作者已经声明（如果我理解正确的话），描述将在20倍sigma的区域内执行。 Sigma代表检测到关键点的尺度。

∑ ＝ 0.4×L，其中L ＝ 2 ^八度×等级+1。如果使用OpenCV实现，则 DetectAndCompute 函数将使用 Keypoint.size 的值计算围绕关键点的圆的半径。

我的问题是：我们如何从半径值中获得sigma的值？

Answer 1

根据these lines：

KeyPoint& kp = (*keypoints)[k];
float size = kp.size;
Point2f center = kp.pt;
/* The sampling intervals and wavelet sized for selecting an orientation
 and building the keypoint descriptor are defined relative to 's' */
float s = size*1.2f/9.0f;

Answer 2

该值s = size * 1.2f / 9.0f不在海湾的商品比例= L * 0.4或 scale = L * 1.2 / 3任何人都可以向我解释这部分吗？