筛选描述符值:opencv vs vlfeat

Question

我正在尝试比较opencv和vlfeat的筛选实现。

我注意到VLFEAT的描述符值是整数，例如：

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 17 45 20 26 0 1 ...

对于OpenCV：

0.0391555 0 0 0.0998274 0.235747 0 0 0.0276871 0.156622 ...

请注意，这些是2个不同图像的描述符。

我有两个问题：

1. 为什么他们有两个不同的值？
2. 如果我需要使用vlfeat（然后是vlad编码）的k-means openCV表示，我需要更改这些值吗？

Answer 1

免责声明，我不是OpenCV或VLFEAT的专家，但我认为我知道答案。

vlfeat可以同时生成整数和浮点描述符。要生成整数描述符，请使用VL_SIFT函数，并为了生成float描述符，使用vl_dsift函数与 floatDescriptors parameter。

出于性能原因，

vlfeat可能使用整数描述符。使用整数的计算通常比使用浮子要快。但是，这可能是以精度为代价的。但是，在计算机视觉的情况下，较小的精度可能并不那么重要。在整数K-均值算法的描述中，您甚至可以阅读"这是限制某些应用程序的限制，它对聚类图像描述符非常有效，而在这些应用程序中，通常不必要的精度非常高"。

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关于K-均值算法。有一个用于整数描述符的版本（vl_ikmeans）和float描述符的版本（vl_kmeans）]。使用OpenCV，只需使用后者。