默认 vlfeat sift return 功能少于 D.lowe 的 sift 实现
default vlfeat sift return less features than sift implementation of D.lowe
正如我在标题中提到的，默认 vlfeat sift return 的功能少于 D.Lowe 的 sift。我怎么能让 vlfeat 像 D.Lowe 一样筛选 return 的功能。或者我们可以只提供 key-points 的位置信息来使用 vlfeat sift 提取 sift 特征吗？谢谢你。
在默认设置下，vlfeat sift return 较少实现 D.Lowe 的功能。 vlfeat 的文档指出：
第一个八度索引：设置为-1以提取非常小的特征
尺度数：可以影响提取的关键点数
边缘阈值：降低以消除更多关键点
峰值阈值：增加以消除更多关键点
因此，通过更改第一个八度音阶索引和比例数可以增加 returned 特征的数量。
matlab代码示例：
[f, d] = vl_sift(img, 'levels', 4, 'firstoctave', -1);
正如我在标题中提到的，默认 vlfeat sift return 的功能少于 D.Lowe 的 sift。我怎么能让 vlfeat 像 D.Lowe 一样筛选 return 的功能。或者我们可以只提供 key-points 的位置信息来使用 vlfeat sift 提取 sift 特征吗？谢谢你。
在默认设置下，vlfeat sift return 较少实现 D.Lowe 的功能。 vlfeat 的文档指出：
第一个八度索引：设置为-1以提取非常小的特征
尺度数：可以影响提取的关键点数
边缘阈值：降低以消除更多关键点
峰值阈值：增加以消除更多关键点
因此，通过更改第一个八度音阶索引和比例数可以增加 returned 特征的数量。
matlab代码示例：
[f, d] = vl_sift(img, 'levels', 4, 'firstoctave', -1);