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画像内のSIFTキーポイントを検出するためにopencv2.3.1を使用しています。しかし、検出結果に重複したポイントがあることがわかりました。つまり、同じ座標 (ピクセル単位) を持つ 2 つのキーポイントがありますが、対応する記述子は大きく異なります。次のコードは、SIFT 抽出手順を示しています。使用されている「box.png」に慣れる必要があると思います。興味のある方は、次のコードを試して、私と同じ問題があるかどうかを確認してください。

#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;

}

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理由を理解するのに役立つことを願っています。

マグニチュードと方向は、キーポイントの周囲のすべてのピクセルに対して計算されます。次に、このためにヒストグラムが作成されます。このヒストグラムでは、360 度の方向が 36 個のビン (それぞれ 10 度) に分割されています。特定のポイント (「方向収集領域」内) での勾配方向が 18.759 度であるとすると、10 ～ 19 度のビンに入ります。また、ビンに追加される「量」は、その時点での勾配の大きさに比例します。キーポイント周辺のすべてのピクセルに対してこれを行うと、ヒストグラムはある時点でピークを持ちます。

ヒストグラムのピークが 20 ～ 29 度にあるとします。したがって、キーポイントには方向 3 (3 番目のビン) が割り当てられます。

また、最高ピークの 80% を超えるピークは、新しいキーポイントに変換されます。この新しいキーポイントは、元のキーポイントと同じ位置とスケールになります。しかし、その向きは他のピークと同じです。

したがって、オリエンテーションは 1 つのキーポイントを複数のキーポイントに分割できます。

SIFT に関する優れたリファレンス: http://aishack.in/tutorials/sift-scale-invariant-feature-transform-introduction/

于 2012-08-01T03:46:12.757 に答える
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はい、そうです - SIFT 記述子の openCV 実装は、いくつかのキーポイントに対して複数の記述子を生成します。それらは方向が異なります (SIFT 記述子は、キーポイントの優勢な方向を推定します)。

于 2012-07-14T16:53:22.333 に答える
1

.NETにSIFTを実装することで、同じ問題に直面しました。

以下に示すように、キーポイントは同じですが、記述子が異なります。

ここに画像の説明を入力してください

ここに画像の説明を入力してください

于 2012-11-09T22:24:30.017 に答える