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我正在尝试使用Brief、BRISK、AKAZ E 和FREAK二进制描述符进行特征检测和描述。

我正在使用MINIST视觉数据集的 28x28 图像进行测试，如下所示：

在此处输入图像描述

我通过以下方式调用了所有方法：

快速地：

FAST = cv.FastFeatureDetector_create(threshold = 80,
                                     nonmaxSuppression = True)

简短的：

BRIEF = cv.xfeatures2d.BriefDescriptorExtractor_create(bytes = 16,
                                                       use_orientation = False)

轻快：

BRISK = cv.BRISK_create(thresh = 30,
                        octaves = 0,
                        patternScale = 1.0)

阿卡兹：

AKAZE = cv.AKAZE_create(descriptor_type = cv.AKAZE_DESCRIPTOR_MLDB,
                        descriptor_size = 0,
                        descriptor_channels = 3,
                        threshold = 0.001,
                        nOctaves = 4,
                        nOctaveLayers = 4,
                        diffusivity = cv.KAZE_DIFF_PM_G2)

怪物：

FREAK = cv.xfeatures2d.FREAK_create(orientationNormalized = True,
                                    scaleNormalized = True,
                                    patternScale = 22.0,
                                    nOctaves = 4)

注 1：我将描述符Brief和FREAK与FAST Detector 一起使用。

我找到了关键点并计算了描述符，如下所示：

keypoints = FAST.detect(image, None)
keypoints, descriptors = BRIEF.compute(image, keypoints)

请注意，在此示例中，我试图找到 Keyponts 并计算简要描述符，但对于上述所有描述符，我得到以下输出：

print("Keyponts:", keypoints, "\n")

print("Descriptors:", descriptors, "\n")

Keyponts: [] 

Descriptors: None

注意 2：我使用了与任何其他 640x546 尺寸图像相同的参数，并且我能够找到关键点并计算描述符。问题是我正在搜索需要使用MINIST视觉数据集的地方。

注 3：使用SIFT、SURF、KAZE和ORB等其他描述符，我能够找到 Keyponts 并计算相同视觉数据集的描述符。

我已经多次更改了所有描述符的参数，但不幸的是，我在可视数据集MNIST中找不到关键点并用它们计算描述符。我想知道是否有正确的方法来选择这些参数，或者我是否可以做些什么。

我认为在大小为 28x28 (?)的小图像(?)中使用这些描述符查找关键点和计算机描述符存在问题。

我正在使用Python 3.6和OpenCV 4.1（带有opencv_contrib模块）。

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1 回答 1

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原因：

MNIST如问题中所述，图像为 28x28 像素。

为了找到关键点和计算描述符，显着的描述符喜欢SIFT并且SURF可以在更小的补丁中获得很好的结果，但是，许多描述符（例如ORB）在 32x32 补丁中获得了很好的结果。

由于图像较小，因此无法MNIST使用描述符BRIEF、BRISK、AKAZE和获得结果。FREAKMNIST

解决方案：

为避免返回没有描述符的关键点，BRIEF, BRISK, AKAZE, 并FREAK删除关键点。这样，可以观察到这些描述符不适合MNIST数据集中存在的图像。

其他测试：

但是，使用描述符BRIEF、BRISK、AKAZE和FREAK，可以使用具有更大补丁的任何其他图像（在本实验中为 640x546 补丁）获得结果（使用问题中提供的相同参数）。

BRIEF：

在此处输入图像描述

BRISK：

在此处输入图像描述

AKAZE：

在此处输入图像描述

FREAK：

在此处输入图像描述

这样，可以观察到大小为 640x546 像素的图像具有更显着的特征。

我希望这个答案可以帮助其他有同样问题的人。

要了解有关检测和描述技术的更多信息，我推荐 GitHub 上的以下存储库：

于 2021-02-06T20:29:45.227 回答