如何使用opencv查找手动定义的地标的描述符

Posted 2023-02-21

【中文标题】如何使用opencv查找手动定义的地标的描述符

【英文标题】：How to find descriptors for manualy defined landmarks with opencv

【发布时间】：2014-09-09 11:58:58

【问题描述】：

我正在尝试为一些手动定义的地标生成“SIFT”描述符（SIFT 只是一个示例）。 当我尝试这样做时：

siftDetector(grayImage, Mat(), manualLandmarks, descriptors, true);

描述符的结果始终为 0（零）。我已将manualLandmarks 描述为std::vector<cv::KeyPoint>，并更改了向量中每个项目的 x 和 y 坐标（大小、八度和角度值未更改）。

有没有办法手动定义图像坐标并计算该位置的描述符？

谢谢。

【问题讨论】：

有可能（x,y,octave 是要填充的最少项目）但可能是个坏主意。大多数关键点检测器都是复杂的东西，涉及整个像素邻域。也许它也需要一个不同的特征提取器（一个不太专注于筛选关键点）

这可能是个好主意。 HoG 会是一个不错的选择吗？

【参考方案1】：

cv::Mat I = imread("image.jpg"); // load the image


std::vector<cv::Point2f> inputs;

inputs.push_back(cv::Point(74,114)); // manually defined landmark
inputs.push_back(cv::Point(130,114)); // manually defined landmark 

std::vector<cv::KeyPoint> kp;
for( size_t i = 0; i < inputs.size(); i++ ) 
kp.push_back(cv::KeyPoint(inputs[i], 1.f));


cv::Mat descriptors;
cv::SiftFeatureDetector detector;
detector.compute(I, kp, descriptors); // descriptors are the sift descriptors on manually defined landmarks