SiftFeatureDetector() 和 Ptr <FeatureDetector>之间的区别

Question

SiftFeatureDetector() 和 Ptr 有什么区别？它们显然都具有相同的功能。opencv教程使用SiftFeatureDetector，但是当点击官方文档时，他们使用Ptr并且没有提到SiftFeatureDetector()，所以我无法阅读它。就像在教程中一样，他们使用了这个：int minHessian = 400; SurfFeatureDetector detector( minHessian );，我不知道 minHessian 应该做什么。

我也在同一张图像上尝试了它们，它们都有相同的结果，那为什么它们不同呢？

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
//initModule_nonfree();
Mat img;
img = imread("c:\box.png", 0);
//cvtColor( img, gry, CV_BGR2GRAY );
//SiftFeatureDetector detector;
//vector<KeyPoint> keypoints;
//detector.detect(img, keypoints);
Ptr<FeatureDetector> feature_detector = FeatureDetector::create("SIFT");
vector<KeyPoint> keypoints;
feature_detector->detect(img, keypoints);
Mat output;
drawKeypoints(img, keypoints, output, Scalar::all(-1));
namedWindow("meh", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("meh", output);
waitKey(0);

return 0;

}

谢谢

Answer 1

编辑：请参阅下面评论中@gantzer89更正。(为了历史清晰起见，将我的原文保留在原处。

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根据我的一般经验，使用 FeatureDetector：：create() 语法(在您引用的"官方文档"中讨论)允许在运行时通过参数文件灵活地指定算法，而更具体的类，如 SiftFeatureDetector，提供了更多自定义机会。

create() 方法从一组默认的算法特定参数开始，而特定于算法的类允许在构造时自定义这些参数。 因此，create() 方法将默认值分配给 minHessian，而 SiftFeatureDetector 构造函数提供了选择 minHessian 值的机会。

根据经验，如果要快速试验要使用的算法，请使用 create()语法，如果要尝试微调特定算法，请使用特定于算法的类构造函数。