在单个图像中重复筛选关键点

Question

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。也就是说，有两个具有相同坐标（以像素为单位）的关键点，但是它们对应的描述符却大不相同。以下代码显示了SIFT提取过程。我认为人们应该熟悉使用的“ box.png”。因此，任何有兴趣的人都可以尝试以下代码，看看您是否对我有同样的问题。

#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;

}

Answer 1

希望能帮助您理解原因。

计算关键点周围所有像素的大小和方向。然后，为此创建一个直方图。在此直方图中，将360度方向分为36个bin（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度的区间。并且添加到仓中的“数量”与该点处的梯度大小成比例。对关键点周围的所有像素完成此操作后，直方图将在某个点处出现峰值。

假设您看到直方图的峰值为20-29度。因此，为关键点分配了方向3（第三个容器）

同样，任何高于最高峰80％的峰都将转换为新的关键点。此新关键点具有与原始关键点相同的位置和比例。但它的方向等于另一个峰值。

因此，方向可以将一个关键点拆分为多个关键点。

有关SIFT的大量参考资料：http : //aishack.in/tutorials/sift-scale-invariant-feature-transform-introduction/

Answer 2

是的，确实如此 - SIFT 描述符的 openCV 实现为某些关键点生成多个描述符，它们的方向不同（SIFT 描述符估计关键点的主导方向）