使用 SIFT 时如何减少描述符的数量？答案

【问题标题】：how to decrease number of descriptors when using SIFT?使用 SIFT 时如何减少描述符的数量？
【发布时间】：2012-10-22 04:20:18
【问题描述】：

我已经使用 SIFT 来查找关键点和描述符，现在我想减少描述符的数量，因为例如对于大小为 256x256 的图像，它给了我 120000 个描述符，这很耗时。请让我知道如何减少描述符数量的任何建议。谢谢

【问题讨论】：

对于正确实施的检测器来说，这似乎检测次数过多。您使用的是什么 SIFT 库？您使用的参数设置是什么？是什么图像让您检测到这么多？
@Sancho: 我用过 [image, descripts, locs] = sift('image.tif');我在不同的图像中进行了测试，例如 .tif 图像，大小为 256x256
您能否编辑您的问题以包含产生这么多检测的示例图像之一？

【解决方案1】：

对于仅包含 65536 (256x256) 像素的图像，您不能有 120000 个关键点！

【讨论】：

【解决方案2】：

关键点的数量等于筛选描述符的数量，除非我们使用多尺度提取。拉卢卡是正确的。您不能在该图像中拥有 120 000 个关键点，但我们可以拥有 120 000 个描述符，正如我所说，如果您在多尺度过程中提取特征。请告知我们您所做工作的更多细节，尤其是您使用的实现方式。

【讨论】：