图像中角像素的 SIFT 描述符
SIFT descriptor for corner pixels in the image
我想创建一个用于计算筛选描述符的函数，该函数将两个参数作为输入，一个是图像，第二个是图像中某些点的向量。输出将是 128 维筛选描述符的行，每行对应于图像中特定点的描述符。
对于 SIFT 描述符的计算，需要在关键点周围裁剪某些补丁（例如 32 x 32）并进行一些图像处理（方向直方图等）。我的问题是如何处理图像中的角点像素。例如，如果我将像素位置 (1,1) 作为函数的输入，那么如何裁剪补丁或如何计算图像中此类位置的描述符？
正如其他人在评论中指出的那样，在图像处理中，通常的做法是在边界处镜像图像，或者有时，您也可以在边界处填充零。
如果你说的"vector of certain points"是"keypoints"，那么你可以用opencv提取SIFT特征，即returns128维特征向量对于每个关键点。
您不必自己明确地计算 SIFT 描述符，因为 OPENCV 提供了 SIFT descriptors
中描述的方法
我想创建一个用于计算筛选描述符的函数，该函数将两个参数作为输入，一个是图像，第二个是图像中某些点的向量。输出将是 128 维筛选描述符的行，每行对应于图像中特定点的描述符。 对于 SIFT 描述符的计算，需要在关键点周围裁剪某些补丁（例如 32 x 32）并进行一些图像处理（方向直方图等）。我的问题是如何处理图像中的角点像素。例如，如果我将像素位置 (1,1) 作为函数的输入，那么如何裁剪补丁或如何计算图像中此类位置的描述符？
正如其他人在评论中指出的那样，在图像处理中，通常的做法是在边界处镜像图像，或者有时，您也可以在边界处填充零。
如果你说的"vector of certain points"是"keypoints"，那么你可以用opencv提取SIFT特征，即returns128维特征向量对于每个关键点。
您不必自己明确地计算 SIFT 描述符，因为 OPENCV 提供了 SIFT descriptors