我有一张图片。我使用Canny边缘检测器，然后在其上应用Sift。
结果如下:
我不明白结果。为什么我在某些黑色区域有一些兴趣点，而在我期望更多的地方却没有很多？
此外，圆圈的大小是指什么？
我在互联网上看了一下，但还不是很清楚，也找不到任何信息。
谁能解释？
最佳答案
SIFT代表“比例不变特征变换”。它可以在多个范围内检测关键点。图像上的圆圈可能是指检测到关键点的比例。
在我看来，黑色区域中的关键点位置似乎并非完全不可能:如果您认为它们所看到的区域大约是圆的大小的2或3倍，则比黑色区域中的关键点更有意义:例如，不仅检测到黑色区域，而且检测到这样的区域；这与众不同:
重要提示关键点并不意味着只有那个确切的点与其余的有所不同。这意味着该点及其周围环境是特别的。对于SIFT，这意味着即使您缩放图像，SIFT也将能够检测相同的点(如果可以，也可以检测区域)。如果您愿意的话，返回的关键点位置就是该区域的“中心”。
关于opencv - OpenCV/C++-SIFT关键点检测和相应的描述符，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/23342798/