我正在研究一种应用于组织学图像的图像配准方法。
我有一个问题。我想使用 MSER 特征检测器来检测图像上的关键点。使用 opencv 提供的 MSER 函数检索 MSER 轮廓后，我计算每个轮廓的质心，以便将其用作有趣的点。
如果我直接对感兴趣的点进行描述，例如使用 Surf 描述符，描述符的大小是 1，无法比较它们。
因此需要将描述符的大小修改为合适的大小。
有人有想法吗？
谢谢
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答案很晚，但我希望它对某人有所帮助。
MSER 返回您的区域而不是积分。为了从 MSER 区域中提取描述符，您必须将区域映射到标准大小，例如从任何椭圆形到 30x30 像素圆，然后从中提取描述符（例如 SURF）。
如果你单独使用 SURF，它会使用 Harris 角点作为兴趣点，然后在比例空间中围绕它放置固定大小的窗口。
匹配通常是通过比较描述符来完成的。您正在尝试匹配不同的关键点（或兴趣点）。
最后但并非最不重要的一点是，MSER 质心和 SURF 兴趣点不太可能出现在同一位置，因为 MSER 检测同质区域并且 SURF 使用 Harris Corners。MSER 的质心不能有角，所以从技术上讲，它们永远是彼此的异常值。
在 MATLAB 2011 及更高版本中，MSER 可以与 SURF 描述符（包含在计算机视觉系统工具箱中）结合使用。
另一种方法是使用由http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/affine/descriptors.html共享的computer_descriptors.ln
此致
于 2013-05-06T12:30:33.583 回答