使用 VLFeat 进行密集筛选

Posted 2023-02-19

【中文标题】使用 VLFeat 进行密集筛选

【英文标题】：Dense sift using VLFeat

【发布时间】：2014-01-16 13:08:57

【问题描述】：

我无法理解 http://www.vlfeat.org/matlab/vl_dsift.html 中显示的 vlfeat 中的密集筛选文档。他们提到了bin size 参数用于像素处的网格宽度，并提到了step 参数用于垂直和水平位移。

我使用以下代码测试这些参数

[f, d] = vl_dsift(single(image), 'size', 16 , 'step' , 5 ) ;

我的图像是 50X50 矩阵。我希望关键帧从 (1,1) 开始移动到 (1,6) #displacement of 5 水平等等。

但我得到的结果在 (25,25) 点只有 1 个筛选描述符。

有谁知道这些参数的实际含义以及我是否正确应用它们？有没有办法在上述模式中应用它（从左上角开始，除了手动获取位置之外，步长的垂直和水平位移）

【参考方案1】：

他们写了

提取描述符的比例由选项控制 SIZE，即空间 bin 的像素宽度（回想一下 SIFT 描述符是具有 4 x 4 个 bin 的空间直方图）。

因此，它计算大小为 4*16 = 64 x 64 像素的图像正方形部分的 SIFT。您的整个图像小于计算所需的区域。我想知道，为什么你会得到那个。 此外，即使它足够大，也无法计算点 (1,1) 的 SIFT，因为只定义了补丁的东南部分，其他部分在图像之外。