2015-02-24 95 views

回答

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特徵檢測的輸出是一個std::vector<cv::KeyPoint>,其中每關鍵點包含:

  • Point2f pt:關鍵點
  • float size的座標:有意義關鍵點附近的直徑
  • float angle:的計算取向關鍵點(如果不適用則爲-1)。它的可能值在[0,360)度範圍內。它是相對於圖像座標系(y軸向下),即順時針測量的。
  • float response:選擇最強關鍵點的響應。可用於進一步分選或子採樣
  • int octave:能夠由它們屬於
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一個對象被用於羣集關鍵點對象ID:從關鍵點已經被提取

  • int class_id八度(金字塔層)謝謝,我是OPENCV的新手。我認爲這些都包含在MAT文件中。 – neouyghur 2015-02-24 15:30:12

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    什麼樣的MAT文件? [Here](http://docs.opencv.org/trunk/doc/tutorials/features2d/feature_detection/feature_detection.html#feature-detection)是一個關於功能檢測的教程,它將兩個圖像讀入兩個'cv :: Mat檢測它們的特徵點並最終在圖像上繪製點。通過對每個關鍵點使用'DRAW_RICH_KEYPOINTS'標記(在'drawKeypoints()'中),將繪製具有關鍵點大小和方向的關鍵點周圍的圓。 – Kornel 2015-02-24 15:36:23

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    @Kornel感謝您的明確解釋。我能問一下'class_id'代表的是什麼。如果我有用於語義分割問題的基礎真實圖像,並且如果我提取'SIFT'特徵,如果關鍵點位於特定對象區域內部,我們可以通過'class_id'將對象的標籤分配給該關鍵點嗎? – 2018-02-18 08:47:16