[問題] opencv sift color descriptors extract
開發平台(Platform): (Ex: VC++, GCC, Linux, ...)
c++
額外使用到的函數庫(Library Used): (Ex: OpenGL, ...)
opencv 2.3.1
問題(Question)：
目的:
計算 Opponent color SIFT descriptors
1. 使用SiftFeatureDetector.detect取出keypoint
2. 把input image 轉成 Opponent color space
3. 使用SiftDescriptorExtractor.compute計算descriptors (3個channel各做一次)
結果發現 1.算出來的keypoints 跟 3. 算出來的每個descriptors數量都不一樣
3. 不是應該根據1. 算出來的點去取features而已嗎?
為什麼點會不一樣多呢?
另外，順便想請問大家，讀入bitmap到底是rgb還是bgr呢?
google大家都眾說紛紜
Bitmap bmp = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.Img);
Mat mat_bmp = new Mat(bmp.getHeight() , bmp.getWidth(), CvType.CV_8UC4);
mat_bmp = Utils.bitmapToMat(bmp);
餵入的資料(Input)：
預期的正確結果(Expected Output)：
keypoint 數量 = des1.rows = des2.rows = des3.rows
錯誤結果(Wrong Output)：
keypoint 數量 = 558
des1.rows = 490
des2.rows = 481
des3.rows = 561
程式碼(Code)：(請善用置底文網頁, 記得排版)
cv::SiftFeatureDetector Siftdetector;
cv::SiftDescriptorExtractor Siftextractor;
// detect keypoints
Siftdetector->detect(img, keypoints);
// compute descriptors
Siftextractor.compute(O1, keypoints, des1);
Siftextractor.compute(O2, keypoints, des2);
Siftextractor.compute(O3, keypoints, des3);
(O1,O2,O3 是img根據Opponent color space算出來的值)
補充說明(Supplement)：
附上轉color space的方法
// To Opponent color space
Mat R, G, B, O1, O2, O3, des1, des2, des3;
vector<Mat> channels(3);
split(img, channels);
B = channels[0];
G = channels[1];
R = channels[2];
O1 = (R - G) / sqrt(2);
O2 = (R + G - B*2) / sqrt(6);
O3 = (R + G + B) / sqrt(3);
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