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我在（opencv 开源）中提取了 SIFT 特征，它们被提取为关键点。现在，我想将它们转换为矩阵（使用它们的 x,y 坐标）或将它们保存在文本文件中......

在这里，您可以看到提取关键点的示例代码，现在我想知道如何将它们转换为 MAT 或将它们保存在 txt、xml 或 yaml 中...

基本上我有：

为了只获得好的匹配，我解析所有“匹配”向量并检查距离，如下所示：

但是什么matches[i][0].distance意思？和之间的距离matches[i][0]？

我的假设

对于我的猜测，计算第一个匹配与它的 NN 之间的欧几里距离，并用阈值过滤它对我来说听起来更合乎逻辑，例如：

我有一张图像，我想通过使用 SIFT 检测器定位关键点并将它们分组，然后我想通过使用 SIFT 为每个关键点生成局部特征，请你帮我怎么做？请给我任何建议我非常感谢您的帮助

我在哪里可以获得 Laptev 的 STIP（时空兴趣点）的源代码？在他的网页上只提供了可执行文件。

先感谢您。

由于我是 SimpleCV 的初学者，请有人指导我使用以下应用程序：问题是我正在从事立体声项目。我有两个图像，来自左眼和右眼。

• 首先：我必须并排显示它们。（使用特征和关键点绘制后，它能够并排显示两个图像，但我如何手动执行此操作？）

• 第二：我将跟踪任何这些图像上的任何鼠标单击事件。然后提取点击事件点，并在筛选检测后将其位置标记在另一张图像上。（由于左视图和右视图有交叉点，因此单击的像素最有可能在另一个上有一点偏移/偏移）。我可以使用筛选功能或 SimpleCV 中提供的任何其他类似方法。但默认情况下，功能使用 SURF 算法进行检测。如何切换到筛选算法并使用它？我应该在某处创建一个特征对象吗？

提前致谢。

我有 2 张图像，在相机左侧有一点方向，我想从 opencv 中找到方向，我从 2 张图像中获取 surf 关键点，我的问题是如何比较这 2 个关键点以找到方向。

我有显示这些对象的对象和图像的点云（每个点都有一种颜色）。我想在 2D/3D 中找到兴趣点并匹配它们，这样我就知道在点云中找到了我的图像的哪些部分（至少是那些有兴趣点的部分）。

所以我需要首先找到兴趣点，获取它们的描述符并匹配它们。如果可能的话，这应该适用于 OpenCV 的当前快速和节省内存的算法，如 BRISK 或 ORB（没有专利算法！）。但我不知道如何为 3D 实现它们。这甚至可能吗？我找到了一篇论文（Hough Transform and 3D SURF for robust 三维分类），其中谈到了 SURF 的 3D 扩展，这将是一个开始，但我找不到任何关于该 3D 扩展的信息。即便如此，问题是对于 BRISK 或其他当前算法来说，这样的扩展有多可行。

所以，请给我关于如何进行的建议。

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

我已经使用 SIFT 来查找关键点和描述符，现在我想减少描述符的数量，因为例如对于大小为 256x256 的图像，它给了我 120000 个描述符，这很耗时。请让我知道如何减少描述符数量的任何建议。谢谢

有没有办法我可以从 3D 模型而不是图像中检索观察到的关键点。这是因为我需要跟踪一个不均匀的物体（现在是简单的宇宙飞船：http: //i.msdn.microsoft.com/dynimg/IC129855.jpg），它可以从任何一侧看到。目前，系统在使用图像时工作得有些好，但就像我说的那样，如果从任何一侧查看，我需要它能够识别模型。目前正在使用此处找到的 SURF 教程的实现： http ://www.emgu.com/wiki/index.php/SURF_feature_detector_in_CSharp

此外，有没有办法指定关键点的细节或数量？