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我正在使用 opencv2.3.1 来检测图像中的 SIFT 关键点。但是我发现在检测结果中,有重复的点。即,有两个具有相同坐标(以像素为单位)的关键点,但它们对应的描述符却非常不同。以下代码显示了 SIFT 提取过程。我认为人们应该熟悉使用过的“box.png”。所以有兴趣的可以试试下面的代码,看看有没有和我一样的问题。
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/features2d/features2d.hpp"
#include <iostream>
int main( )
{
cv::Ptr<cv::FeatureDetector> detector = cv::FeatureDetector::create( "SIFT" );
cv::Ptr<cv::DescriptorExtractor> extractor = cv::DescriptorExtractor::create("SIFT" );
cv::Mat im = cv::imread("box.png", CV_LOAD_IMAGE_COLOR );
std::vector<cv::KeyPoint> keypoints;
cv::Mat descriptors;
detector->detect( im, keypoints);
extractor->compute( im,keypoints,descriptors);
int duplicateNum = 0;
for (int i=0;i<keypoints.size();i++)
{
for (int j=i+1;j<keypoints.size();j++)
{
float dist = abs((keypoints[i].pt.x-keypoints[j].pt.x))+abs((keypoints[i].pt.y-keypoints[j].pt.y));
if (dist == 0)
{
cv::Mat descriptorDiff = descriptors.row(i)-descriptors.row(j);
double diffNorm = cv::norm(descriptorDiff);
std::cout<<"keypoint "<<i<<" equal to keypoint "<<j<<" descriptor distance "<<diffNorm<<std::endl;
duplicateNum++;
}
}
}
std::cout<<"Total keypoint: "<<keypoints.size()<<", duplicateNum: "<<duplicateNum<<std::endl;
return 1;
最佳答案
希望能帮助你理解为什么。
计算关键点周围所有像素的大小和方向。然后,为此创建一个直方图。在此直方图中,360 度方向被分成 36 个 bin(每个 10 度)。假设某个点(在“方向收集区域”中)的梯度方向为 18.759 度,则它将进入 10-19 度的区间。并且添加到 bin 的“量”与该点的梯度大小成正比。对关键点周围的所有像素完成此操作后,直方图将在某个点出现峰值。
假设您看到直方图在 20-29 度处达到峰值。因此,关键点被分配方向 3(第三个 bin)
此外,任何高于最高峰 80% 的峰值都将转换为新的关键点。这个新关键点与原始关键点具有相同的位置和比例。但它的方向与另一个峰相同。
因此,方向可以将一个关键点拆分为多个关键点。
关于 SIFT 的重要引用:http://aishack.in/tutorials/sift-scale-invariant-feature-transform-introduction/
关于opencv - 在单个图像中重复筛选关键点,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/10828501/
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