使用 OpenCV 从小图像中提取点描述符答案

【问题标题】：Extract point descriptors from small images using OpenCV使用 OpenCV 从小图像中提取点描述符
【发布时间】：2013-11-07 01:54:25
【问题描述】：

我正在尝试提取不同的点描述符（SIFT、SURF、ORB、BRIEF、...）来构建视觉词袋。问题似乎是我使用的图像非常小：12x60px。使用密集提取器我可以获得一些关键点，但是在提取描述符时没有提取数据。

代码如下：

vector<KeyPoint> points;
Mat descriptor; // descriptor of the current image
Ptr<DescriptorExtractor> extractor = DescriptorExtractor::create("BRIEF");
Ptr<FeatureDetector> detector(new DenseFeatureDetector(1.f,1,0.1f,6,0,true,false));
image = imread(filename, 0);
roi = Mat(image,Rect(0,0,12,60));

detector->detect(roi,points);

extractor->compute(roi,points,descriptor);
cout << descriptor << endl;

结果是 []（带有 Brief 和 ORB）和 SegFault（带有 SURF 和 SIFT）。有没有人知道如何从 OpenCV 上的小图像中密集提取点描述符？感谢您的帮助。

【问题讨论】：

标签： opencv image-processing feature-detection feature-extraction

【解决方案1】：

BRIEF 和 ORB 使用 32x32 补丁来获取描述符。由于它不适合您的图像，因此它们会删除这些关键点（以避免返回没有描述符的关键点）。

在 SURF 和 SIFT 的情况下，它们可以使用更小的补丁，但这取决于关键点提供的规模。在这种情况下，我猜他们必须使用更大的补丁，并且和以前一样。不过，我不知道为什么会出现段错误；也许 SIFT/SURF 描述符提取器不会检查关键点是否在图像边界内，就像 BRIEF/ORB 那样。

【讨论】：

【解决方案2】：

确实，我终于设法找到了解决方案。感谢您的帮助。

我现在使用的是带有初始化参数的 Orb 检测器，而不是随机参数，例如：

Ptr<DescriptorExtractor> extractor(new ORB(500, 1.2f, 8, orbSize, 0, 2, ORB::HARRIS_SCORE, orbSize));

在找到我的问题的答案之前，我必须彻底探索 OpenCV 的文档：Orb documentation。

此外，如果人们正在使用密集点提取器，他们应该知道，在描述符计算过程之后，他们的关键点可能比关键点提取器产生的要少。描述符计算会删除它无法获取数据的任何关键点。

【讨论】：