如何从小尺寸图像中提取更多关键点？

Question

我试图从一些小尺寸图像（例如176 * 146像素）获得尽可能多的关键点。但我必须说，我失败了。

我的想法是计算每个关键点的描述符，并将其存储到一个数据库/包的单词中，因此可以通过对相似描述符进行计数的方式将数据库中的相似图片标识为已存在。

我的问题是在小分辨率的图片。我尝试过几乎所有openCV中可用的特征提取器/描述符。筛选，Surf，ORB，密集，AKAZE等。每种方法都会因小尺寸图像而失败。

我能做些什么来获得更健壮的关键点？

Answer 1

您应该决定是否要检测更多关键点或更健壮的关键点。通常有利的是，在不同的转换条件下，其关键点更加稳定。另外，请定义失败的含义。关键点太少？这很容易解决。匹配不正确？不那么容易。

您是否试过FAST检测器？根据我的经验，它通常会检测出比我想要的更多的关键点，并且我必须放弃其中的大部分才能获得有意义的结果。您还可以尝试检测具有小单元尺寸的规则网格中的关键点 - 这样您将获得统一的覆盖范围，如果描述符是好的 - 你最终会得到一些匹配。尽管你可能想要计算描述符不完全在网格交集中，但是在附近最像角落的位置。