用于 colmap 重建的 SURF 特征

Question

我正在使用以下函数检测和计算 python 数据集上的冲浪特征：

keypoints, descriptors = cv2.detectAndCompute(images, None)

。然后我使用

cv2.DescriptorMatcher_BRUTEFORCE

匹配器来匹配它们。目标是将这些特征和匹配导入到 colmap 以重建 3D 场景。

我将冲浪功能扩展至 128b。问题是 colmap 期望特征采用某种格式：https://colmap.github.io/tutorial.html。然而，我用 python 提取的冲浪特征的 X Y SCALE 和 ORIENTATION 值非常小。另外，有些尺度是负数，这会导致 colmap 出现错误。另外，X 和 Y 应该介于 0 和像素数之间，但它们都是非常接近 0 的小数字。在将特征导入到 colmap 之前，所有其他值都故意设置为 0。

有没有办法将 python surf 描述符转换为 colmap 格式，或者我的描述符有问题吗？

我用 python 可视化了这些功能，它们似乎很好。下面是一个示例文件，其中包含其中一张图像的冲浪描述符。

感谢您的帮助！

Answer 1

Colmap 期望描述符值在 0 到 255 之间。对于 SIFT 特征描述符，colmap 有一个逻辑将小浮点值转换为 uint8 值。 https://github.com/colmap/colmap/blob/7180b62380e35fea330dde9a325d0c61f0d5111c/src/feature/utils.cc#L65

对于 SURF，您应该进行类似的转换。