python - 在 OpenCV SIFT (Python) 中删除梯度方向直方图的高斯加权

Question

在 SIFT 算法中，梯度方向直方图的条目是高斯加权的，这样离关键点中心越远的方向对直方图的贡献就越小。这可以在 source for OpenCV SIFT 中的函数“ori_hist”中看到.我想摆脱这种加权，使所有梯度方向对直方图的贡献均等。

基本上，我需要更改以下行

w = exp( -( i*i + j*j ) / exp_denom );

到

w = 1

是否有 Python 绑定(bind)可以让我这样做？还是我运气不好？

Answer 1

下载 OpenCV 2.4.4 的源代码。对文件 (C++) 进行必要的更改，构建并安装它。我曾经在使用卡尔曼滤波器(在 Python 中)时遇到一些问题并进行调试，我在 OpenCV 源代码中添加了一些打印语句并重建了它。它奏效了。

由于 Python 绑定(bind)是由 ctypes 生成的，如果您更改 C++ 代码并构建它，它将在 Python 中运行。

因此，如果您了解 C++，并且知道要更改什么，则可以自己完成。