我在關注http://scikit-image.org/docs/0.11.x/auto_examples/plot_daisy.html,但是desc [0],desc [1]和desc [2]的含義並不十分清楚。我試圖用Brutte Force或Flann匹配器比較兩個圖像的描述符向量。但是兩幅圖像的描述符向量的大小並不相同。 任何人都可以請建議我解決這個問題的方法?比較兩幅圖像的Daisy描述符
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您的問題可能以您嘗試訪問特徵向量的方式存在。
在您爲示例發佈的鏈接中,變量descs是一個3維數組,前兩個維度指示要訪問哪個特徵向量,而第三個維度是實際描述符向量。換句話說,即可以訪問所有的技藝矢量的方法是通過這樣的:
descs [i] [j]
在與該預定義的參數此特定實例中(步驟= 180,半徑= 58,環= 2,直方圖= 6),您正在構建長度爲104的特徵向量。
矢量的長度來自於對於13個圓形區域中的每一個具有8個定向倉(#rings x #histograms + 1,其中#環= 2,#直方圖= 6,對於該特定示例,1是針對中央區域)位於58像素的半徑內。
壯舉。長度=#地區x#地區= 8 x 13 = 104
希望這可以幫助你解決你的問題。
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非常感謝答案,所以這意味着如果矢量的形狀是(2,3,104),這意味着總識別的關鍵點/特徵是6(2 * 3),我們將得到6個描述符向量每個關鍵點檢測到的長度爲104? ,你能建議任何描述符匹配器和距離度量來比較這些描述符向量嗎?像篩選有flann匹配。 –
這是正確的,這意味着你有6個專長。向量。 我不知道如何匹配這種類型的特徵向量,但只是找到了一個基於菊花描述符的面對匹配研究。該論文的鏈接是:http://www.eurecom.fr/en/publication/3185/download/mm-publi-3185.pdf –