sift

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閱讀Opencv 3.0文檔我發現cuda::SURF_CUDA，這（我認爲）是利用nvidia GPU的SURF算法實現。我沒有發現任何關於SIFT的GPU實現（例如cuda::SIFT_CUDA）。爲什麼？我錯過了嗎？

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我試圖按照Lowe的paper中所述的方式，優雅地構造SIFT特徵描述符。我見過的大多數方法都相當混亂，我想找到一個這樣做的優雅方法。我有我的關鍵點作爲插值（X，Y）座標，並且我一直在使用決定在我的圖像的所有像素的梯度大小和方向： [Gmag,Gdir]=imgradient(image) 我可以很容易地找到每一個關鍵點梯度的16×16窗口通過切片Gdir。我現在需要構建每個單元格的直方圖。我

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如何使用OpenCV 3.1上的SIFT功能繪製檢測到的物體？

我使用下面的代碼圖像之間找到匹配： #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/xfeatures2d/nonfree.hpp> #include <opencv2/xfeatures2d.hpp> #include <vector> using namespace std; using namespace cv;

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SIFT中的最終描述符

我是計算機視覺新手，開始學習計算機視覺社區中一個非常流行的話題，即SIFT。但我對一個實現細節感到困惑：在檢測到關鍵點之後，我們必須構造4乘4局部直方圖，作爲最終的SIFT描述符，對嗎？每個局部直方圖包含4乘4像素的局部鄰域的方向。所以總的來說，我們有16次16等於256像素，它們位於關鍵點附近的一個鄰域內。所以這個鄰域是16乘16像素的網格。但是這個鄰域如何確定細節？鄰居是否按照關鍵點的方向

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SIFT尺度參數，解釋

在我的opencv項目中，我嘗試計算sift特徵，檢測關鍵點和計算描述符。我知道它應該包含4個參數：X，Y，Scale和Orientation。 opencv關鍵點結構具有pt（X，Y座標）和角度（方向），但我無法理解Scale參數在哪裏！你能解釋一下這個參數嗎？

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OpenCV如何計算給定像素處的SIFT描述符

嗨，大家好，我正在使用opencv3和contrib。問題是我想計算給定像素的篩選描述符（不使用檢測到的關鍵點）。我試圖用給定像素來構建KeyPoint向量。但是，要創建KeyPoint，除了像素位置之外，我還需要知道尺寸信息。 KeyPoint (Point2f _pt, float _size, float _angle=-1, float _response=0, int _octave=

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增加SIFT中檢測到的特徵數量會提高精度？

我正在實施一個content-based image retrieval應用程序，其中涉及Bag of Features模型。我使用cv::SIFT作爲特徵檢測器。無論如何，應用程序的性能不是很好，我試圖從第一步算法，它是檢測功能，以提高他們。閱讀cv::SIFT::create() documentation我看到3個參數，引起了我的注意： n功能 - 的最佳功能保留的數量。對比度閾值 -

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如何根據從vl_sift獲得的數據計算變換矩陣？

我用安德烈Vedaldi的SIFT執行，計算出兩幅圖像的SIFT描述符以便對準他們， Ia = imread('roofs1.jpg')) ; Ib = imread('roofs2.jpg')) ; %calculate descriptors [fa,da] = vl_sift(im2single(rgb2gray(Ia))) ; [fb,db] =

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Matlab中的D-SIFER算法

D-SIFER算法的Matlab實現是否存在，如this paper中所述？

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在兩幅圖像之間使用SIFT匹配的特徵點

我想知道爲什麼使用SIFT在兩幅圖像之間沒有很好的匹配。匹配的圖像如下所示。原始影像我的計劃是如下。 int imagematching(Mat &img1, Mat & img2, std::vector<Point2f> &first_keypoints, std::vector<Point2f> &second_keypoints){ int max_keypoints =