opencv - 在单个图像中重复筛选关键点

我正在使用 opencv2.3.1 来检测图像中的 SIFT 关键点。但是我发现在检测结果中，有重复的点。即，有两个关键点具有相同的坐标(以像素为单位)，但它们对应的描述符非常不同。以下代码显示了 SIFT 提取过程。我想人们应该熟悉使用过的“box.png”。所以任何有兴趣的人都可以尝试以下代码，看看你是否和我有同样的问题。

#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;

}

最佳答案

希望能帮助你理解为什么。

计算关键点周围所有像素的幅度和方向。然后，为此创建直方图。
在此直方图中，360 度方向被分成 36 个区间(每个 10 度)。假设某个点(在“方向收集区域”中)的梯度方向为 18.759 度，那么它将进入 10-19 度区间。添加到 bin 中的“量”与该点的梯度大小成正比。
一旦您对关键点周围的所有像素完成此操作，直方图将在某个点出现峰值。

假设您看到直方图在 20-29 度处达到峰值。因此，关键点被指定为方向 3(第三个 bin)

此外，任何高于最高峰值 80% 的峰值都将转换为新的关键点 。这个新关键点的位置和比例与原始关键点相同。但它的方向与另一个峰相同。

因此，方向可以将一个关键点拆分为多个关键点。

关于 SIFT 的重要引用:http://aishack.in/tutorials/sift-scale-invariant-feature-transform-introduction/

关于opencv - 在单个图像中重复筛选关键点，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/10828501/