我关注http://scikit-image.org/docs/0.11.x/auto_examples/plot_daisy.html，但不太清楚 desc[0]、desc[1] 和 desc[2] 是什么意思。我正在尝试使用 Brutte Force 或 Flann 匹配器比较两个图像的描述符向量。但是两个图像的描述符向量的大小是不一样的。 谁能建议我解决这个问题的方法？
【问题讨论】：
标签： python image-processing feature-detection feature-extraction
您的问题可能在于您尝试访问特征向量的方式。
在您为示例发布的链接中，变量 decs 是一个 3 维数组，前两个维度表示您要访问的特征向量，而第三个维度是实际的描述符向量。换句话说，您访问所有特征向量的方式是通过以下方式：
描述[i][j]
在这个具有预定义参数（step=180、radius=58、rings=2、histograms=6）的特定示例中，您正在构建长度为 104 的特征向量。
向量的长度来自于 13 个圆形区域中的每一个都有 8 个方向箱（#rings x #histograms + 1 其中#rings=2，#histograms=6 对于这个特定示例，1 用于中心区域) 位于 58 像素的半径内。
壮举。长度 = #bins x #regions = 8 x 13 = 104
希望这可以帮助您解决问题。
【讨论】：