Sift算法-----part5

Sift算法-----part5

      前言：通过前四部分的操作，我们已经得到优化后的关键点，它们已经在实践中被证明是稳定有效的，下一个步骤中，我们将为每一个关键点分配方向，这个方向将保证角度不怕。

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做法：

      具体做法是收集每个关键点梯度方向和大小。然后我们就可以得出这区域中最突出的方向。我们将这个方向分配给每个关键点。其后的所有计算都是与这个方向是紧紧相关的，这保证了方向不变。

                                

      角度收集的区域与它的尺度相关，尺度越大，区域面积越大。

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细节

      现在讨论关于方向收集的区域。

                                      

 

      梯度方向和大小可以通过下列公式计算：

    

      计算每个在关键点周围的像素的方向导数和大小，就能得出直方图。

      在这个直方图中，360°被分为了36份，每一份有10°，假如对于一个特定的点其方向梯度的大小事18.759°，那么它所属的区域就是10-19°，在10-19°区域的数目就会增加一。

      一旦，你完成这些工作，那么你会得到频率最高的区域，如图假设直方图中20-29°的频率最高，那么将方向3分配给这个关键点。

                                      

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总结

      通过图，我们可以得到关键点，并且可以通过直方图将某些点补充到关键点中。

      任何疑问或者建议，请留下评论。