python - 在 OpenCV SIFT (Python) 中移除梯度方向直方图的高斯加权

Question

在 SIFT 算法中，梯度方向直方图的条目是高斯加权的，这样离关键点中心越远的方向对直方图的贡献就越小。这可以在OpenCV SIFT 源代码中的函数“ori_hist”中看到。我想摆脱这种加权，以便所有梯度方向对直方图的贡献相同。

本质上，我需要更改以下行

w = exp( -( i*i + j*j ) / exp_denom );

到

w = 1

是否有 Python 绑定可以让我这样做？还是我只是运气不好？

Answer 1

下载 OpenCV 2.4.4 的源代码。在文件中进行必要的更改（C++），构建并安装它。我曾经遇到过卡尔曼滤波器（在 Python 中）的问题，为了调试，我在 OpenCV 源代码中添加了一些打印语句并重新构建了它。有效。

由于 Python 绑定是由 ctypes 制成的，因此如果您更改 C++ 代码并构建它，它将在 Python 中工作。

因此，如果您了解 C++，并且知道您想要更改什么，那么您可以自己完成。