使用OpenCV获取指定点的SIFT描述符

我想得到指定点的SIFT特征。这些点是通过手动而不是通过关键点检测器获取的。我的问题是：我只知道点的位置，但不知道点的大小和角度。我应该如何设置此值

这是我的密码：

int main()
{
    Mat img_object = imread("img/test.jpg", 0);

    SiftDescriptorExtractor extractor;
    Mat descriptors;
    std::vector<KeyPoint> keypoints;

    // set keypoint position and size: should I set 
    // size parameter to 32 for 32x32 patch?
    KeyPoint kp(50, 60, 32);
    keypoints.push_back(kp);

    extractor.compute( img_object, keypoints, descriptors );

    return 0;
}

intmain（）
{
Mat img_object=imread（“img/test.jpg”，0）；
SiftDescriptorExtractor-extractor；
Mat描述符；
向量关键点；
//设置关键点位置和大小：我应该设置吗
//32x32修补程序的大小参数是否为32？
关键点kp（50,60,32）；
关键点。推回（kp）；
compute（img_对象、关键点、描述符）；
返回0；
}

---

对于32x32修补程序，是否应将KeyPoint的大小参数设置为32。这种实现合理吗？

通常，关键点检测器在一个点周围的本地社区工作。这是OpenCV的

KeyPoint

类的

size

字段。

角度

字段是关键点的主要方向（可以设置为-1，注意）

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将大小设置为32意味着：一个点周围有一个32x32的本地邻里区，对吗？我想是的。但这是毫无意义的，因为你所标记的只是点而不是关键点。这将是一个问题，这些点在算法的下一阶段用于什么。谢谢你的回答！在面部，这些点是面部的标志点，将用于面部对齐。是的，对。我对这种技术很熟悉。如果答案确实解决了你的问题，请考虑正确答案。