Python 比较两幅图像的雏菊描述符

我正在关注，但不太清楚desc[0]、desc[1]和desc[2]是什么意思。我试图用蛮力或法兰匹配器比较两幅图像的描述符向量。但是两幅图像的描述符向量的大小不同。

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谁能告诉我解决这个问题的方法吗

您的问题可能在于您试图访问特征向量的方式

在您为示例发布的链接中，变量descs是一个三维数组，前二维表示要访问的特征向量，而第三维是实际的描述符向量。换句话说，访问所有专长向量的方式是通过以下方式：

描述[i][j]

在此特定示例中，使用预定义的参数（步长=180，半径=58，环=2，直方图=6），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（环x直方图+1，其中环=2，#直方图=6，在这个特定示例中，1代表中心区域）中的每个区域有8个方向箱，这些区域位于58像素的半径内

壮举。长度=#箱子x#区域=8 x 13=104

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希望这能帮助你解决你的问题

非常感谢您的回答，这意味着如果向量的形状为（2,3104），则表示识别的关键点/特征总数为6（2*3），并且我们将为每个检测到的关键点获得长度为104的6个描述符向量，对吗？你能推荐任何描述符匹配器和距离度量来比较这些描述符向量吗？就像sift一样，有flannmatcher。这是正确的，这意味着你有6个专长。向量。我不知道如何匹配这种类型的特征向量，但只是找到了一个基于菊花描述符的人脸匹配研究。该文件的链接为：