带SIFT/VLFEAT的图像描述符

Question

我想执行一个分类任务，在该分类任务中，我将对象的给定图像映射到对象可以在其中的预定义星座列表之一（即找到最可能的匹配）。 为了得到图像的描述符（我将运行机器学习算法），我建议使用带有VLFeat实现的SIFT。

首先我的主要问题 - 我想忽略筛选的关键点发现部分，并只用它的描述符。在本教程中我看到有做正是一个选项，通过调用

[f,d] = vl_sift(I,'frames',fc) ;

其中fc指定的关键点。我的问题是我想明确指定围绕框的边界框，我想计算关键点周围的描述符 - 但似乎我只能指定一个缩放参数，它现在对我来说有点神秘，并且不会允许我明确指定边界框。有没有办法做到这一点？

第二个问题是没有手动设置规模和获得描述这样有意义吗？ （即导致一个好的描述符？）。有关获取描述符的更好方法的任何其他建议？ （在其他实现中使用SIFT或其他非SIFT描述符）。我应该提到，我的对象始终是图像中的唯一对象，以中心为中心，具有持续的照明，并通过其内部部件的某种旋转而发生变化 - 这就是为什么我认为SIFT会按照我理解的重点随着物体的旋转相应地改变的方向梯度。

谢谢

Answer 1

一致认为描述符尺度看起来有点神秘。

看到VLFeat SIFT tutorial第三图像，他们覆盖在图像上提取的描述符使用以下命令

h3 = vl_plotsiftdescriptor(d(:,sel),f(:,sel)) ; 
set(h3,'color','g') ; 

可以因此与规模玩，看看那里的直方图提取jives有什么区你的预期。

SIFT听起来像它可能如果你有在成像环境，太多的控制，但它应该适用于您的应用程序是矫枉过正。

Answer 2

嘿。 这可能有助于期待通过本文的背景章： http://www.cs.bris.ac.uk/Publications/pub_master.jsp?id=2001260

这需要时间对我来说，有关比例解释那么尝试阅读，并请参阅相关的引用。顺便说一下在工作中的描述符的基本分辨率，即规模〜1

希望这有助于使用。

Answer 3

也许是我没有理解问题，但是，如果查询图像必须对列车图像的数据库中进行匹配，并且两个训练和测试图像是照明不变，规模，......也许SIFT不是必要这里。你可以看看关联。你在用matlab吗？

http://docs.opencv.org/doc/tutorials/imgproc/histograms/template_matching/template_matching.html#template-matching“这里的”您可以看到与使用OpenCV的相关性的例子。