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我有一个灰度图像（每个像素一个值，介于 0 和 255 之间），我想使用 MSER 算法（即椭圆体）检测关键点，并使用 SIFT 描述符描述这些关键点。我正在使用 VLFeat 库中的函数。

首先，我使用函数vl_mser_get_regions（返回表示图像中质心位置的值向量）和vl_mser_get_ell（返回描述椭球的维数为 9 的向量）获取质心和椭球。然后，我想将该函数应用于vl_sift_calc_raw_descriptor每个先前的椭球，以获得每个椭球的 SIFT 描述符。

我展示了一个我到目前为止所做的示例（省略了非超越代码）：

/*********** MSER *************/
vl_mser_process (filter, image) ; //mser filter creation

number_regions         = vl_mser_get_regions_num (filter) ; //number of ellipsoids
regions                = vl_mser_get_regions     (filter) ; //centroids of the ellipsoids

vl_mser_ell_fit (filt) ;

dimension_ellipsoids     = vl_mser_get_ell_dof (filter) ; //dimension of the vector that describes the ellipsoids: 9
number_frames            = vl_mser_get_ell_num (filter) ; //number of ellipsoids
frames                   = vl_mser_get_ell     (filter) ; //ellipsoids



/*********** SIFT *************/
sift_filter = vl_sift_new (image_width, image_height octaves, levels, omin) ; //sift filter creation

for(int i=0; i < number_frames; i++){ //iterate over each ellipsoid

    // HERE is the problem, I do not what input parameters I have 
    //to pass to this function except the first one (they must surely
    //be obtained from the ellipsoids vector)
    vl_sift_calc_raw_descriptor (   sift_filter,
            vl_sift_pix const *     grad,
            vl_sift_pix *           descr,
            int                     width,
            int                     height,
            double                  x,
            double                  y,
            double                  sigma,
            double                  angle0 ) 
}

问题是我不知道如何使用描述vl_sift_calc_raw_descriptor函数中每个椭球的 9 维向量。

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