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我正在尝试 vlfeat，从图像数据库中获取大量特征，并且我正在使用基本事实测试平均精度 (MAp)。总的来说，我得到了大约 40%。我看到一些论文得到了更高的 MAp，同时使用了与我非常相似的技术；标准的词袋。

我目前正在寻找为标准词袋技术获得更高 MAp 的答案。虽然我看到还有其他实现，例如 SURF 等等，但让我们在这个问题中坚持标准的 Lowe's SIFT 和标准的词袋。

所以事情是这样的，我看到 vl_sift 得到了阈值，让你对特征选择更加严格。目前，我知道追求更高的阈值可能会使您获得更小、更有意义的“好”功能列表，并可能减少一些嘈杂的功能。“好”特征意味着，给定具有不同变化的相同图像，在其他图像上也会检测到非常相似的特征。

但是，我们应该为这个阈值设置多高？有时，我看到图像根本没有返回具有更高阈值的特征。起初，我想继续调整阈值，直到我得到更好的 MAp。但同样，我认为继续调整只是为了找到各自数据库的最佳 MAp 是一个坏主意。所以我的问题是：

1. 虽然调整阈值可能会减少特征数量，但增加阈值是否总是会返回更少但更好的特征？

2. 有没有更好的方法来获得好的特征？

3. 还有哪些其他因素可以提高获得良好特征的速度？

我目前正在尝试使用 vlfeat-lib 的 dsift 算法。但无论我使用哪些值创建过滤器（样本步长、bin 大小），它都会在执行期间为每一帧返回相同数量的关键点（连续帧不同，来自相机）。关于 C 或 C++ 用法的文档非常薄，我找不到这些语言的任何好的示例。以下是相关代码：

我想通过旋转它们来规范化筛选描述符，以便水平方向与补丁的主要梯度方向对齐。

我正在使用 vl_feat 库。vl_feat 有什么方法可以标准化筛选描述吗？

或者

使用matlab执行此操作的有效方法是什么？

我是 vl_sift 的大一新生。当我从网站运行代码时，我发现了一个我不明白的问题。执行后[f,d] = vl_sift(I) ;我检查了f.

两列具有相同的值X,Y但方向不同。什么意思？有人可以帮我吗？谢谢！

我有一个包含图像每个像素的分段索引的矩阵。如何可视化段的边界？最明显的想法是使用diff filter来获取边缘图，但是看起来很丑。如何使图像看起来像这里？ http://www.vlfeat.org/overview/slic.html

UPD：我试过了，看起来还不错。代码本身看起来很难看，也许可以写成更优雅的形式。

我使用的是 Ubuntu 13.10 64bit，在编译 vlfeat 库的 python 包装器时出现以下错误。

有什么解决方案可以让这个库在 64 位架构上工作？

我想vlfeat在 Octave 上使用库，但 vlfeat.org 没有在 Octave 上安装它的说明。任何帮助/指针将不胜感激。

我是 MATLAB 新手。我正在使用 VL_Feat 库。我正在尝试构建一个可以计算两个图像之间匹配点数的代码。到目前为止，我知道如何匹配两个图像。我想要得到的是匹配点的数量。

例如“在图像 1 中找到 X 关键点”“在图像 2 中找到 Y 关键点”“z 匹配”

谁能帮我？

我正在使用 SIFT 的 VLFEAT 实现来计算两组图像的 SIFT 描述符：查询和数据库图像。给定一组查询，我想从一个大型描述符数据库中获取最接近的描述符，为此我使用 vl_ubcmatch。

MATCHES = vl_ubcmatch(DESCR1, DESCR2)如果我首先输入查询描述符并将数据库描述符作为第二个参数或以其他方式输入，则使用vl_ubcmatch 语法会获得不同的结果。

哪个是正确的语法？

1)MATCHES = vl_ubcmatch(QUERY_DESCR,DATABASE_DESCR)

或者

2)MATCHES = vl_ubcmatch(DATABASE_DESCR,QUERY_DESCR)

我正在尝试提取兴趣点来执行临床图像的图像配准。我使用以下方法从图像“I”中检测到MSERvl_mser：

它返回一个种子R和椭球区域F。

现在我想从椭圆体的中心计算 Hog 使用vl_hog. 但是，输入的vl_hog是图像，我不知道如何从单个像素（椭圆体中心）中提取HOG 。

谢谢！