opencv中SiftDescriptorExtractor所做的SIFT特征向量提取工作简单分析
2017-10-17 17:19
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opencv中SiftDescriptorExtractor所做的SIFT特征向量提取工作简单分析
SiftDescriptorExtractor对应于SIFT算法中特征向量提取的工作,通过他对关键点周围邻域内的像素分块进行梯度运算,得到128维的特征向量。具体有如下几个操作:0、首先,我们假设在之前关键点提取的步骤中,我们对一个三角形提取关键点,检测到其中一个关键点的坐标为三角形的一个角(如下面用红圈圈出的),如下图
![](http://images.cnitblog.com/blog/320121/201410/231208427157053.png)
放大看,假设检测到该关键点的方向如下图:
![](http://images.cnitblog.com/blog/320121/201410/231208436993354.png)
1、将关键点周围的像素旋转到一个统一的方向,以保证方向不变性。如下图
![](http://images.cnitblog.com/blog/320121/201410/231208448086681.png)
2、将这些像素分成4X4的小块
![](http://images.cnitblog.com/blog/320121/201410/231208461216181.png)
对每个格子进行分析,将格子中的像素计算梯度,映射到8个方向上,对于每一个格子,可以得到一个8维的向量,对于一个关键点周围16个格子,则得到了16X8=128维的向量,这就是一个关键点特征向量。
![](http://images.cnitblog.com/blog/320121/201410/231208471211009.png)
使用举一个实际的例子分析:
用opencv对一个三角形进行特征点检测,得到如下结果:
![](http://images.cnitblog.com/blog/320121/201410/231208478401922.png)
提取特征向量,得到如下结果:
![](http://images.cnitblog.com/blog/320121/201410/231209063242209.png)
这幅图的每一行就是一个128维的特征向量,维度用0-255表示。黑一些就是小,白就是大。
粗略可以看出,这些特征点排布较为相似,因为都是角
再来一个:
![](http://images.cnitblog.com/blog/320121/201410/231209074964751.png)
![](http://images.cnitblog.com/blog/320121/201410/231209088242778.png)
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