From de1c0aa91242364d749aec04e73b67d47a96fdc2 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: ilya54321 Date: Mon, 2 Mar 2026 02:18:04 +0300 Subject: [PATCH 1/2] +hw1 --- src/phg/sift/sift.cpp | 219 ++++++++++++++++++++++++------------------ tests/test_sift.cpp | 2 +- 2 files changed, 129 insertions(+), 92 deletions(-) diff --git a/src/phg/sift/sift.cpp b/src/phg/sift/sift.cpp index 7204771..286998b 100755 --- a/src/phg/sift/sift.cpp +++ b/src/phg/sift/sift.cpp @@ -98,6 +98,7 @@ std::vector phg::buildOctaves(const cv::Mat& img, const phg:: std::vector octaves(n_octaves); + double pg = std::pow(2.0, 1.0/s); for (int o = 0; o < n_octaves; o++) { phg::SIFT::Octave& oct = octaves[o]; oct.layers.resize(n_layers); @@ -107,18 +108,19 @@ std::vector phg::buildOctaves(const cv::Mat& img, const phg:: // для простоты в каждой октаве будем каждый раз блюрить базовую картинку с полной сигмой // можно подумать, как сделать эффективнее - для построения n+1 слоя доблюревать уже поблюренный n-ый слой, так чтобы в итоге получилась такая же сигма // это будет немного быстрее, тк нужно более маленькое ядро свертки на каждый шаг + for (int i = 1; i < n_layers; i++) { - // TODO double sigma_layer = sigma0 * корень из двух нужной степени, чтобы при i==s получали удвоение базового блюра; - // // вычтем sigma0 чтобы размыть ровно до нужной суммарной сигмы - // TODO sigma_layer = ... (вычитаем как в sigma base); - // cv::GaussianBlur(oct.layers[0], oct.layers[i], cv::Size(), sigma_layer, sigma_layer); + + double sigma_layer = sigma0 * std::pow(pg, i); + double sigma_layer_prev = sigma0 * std::pow(pg, i-1); + double sigma_result = std::sqrt(sigma_layer*sigma_layer - sigma_layer_prev*sigma_layer_prev); + cv::GaussianBlur(oct.layers[i-1], oct.layers[i], cv::Size(), sigma_result, sigma_result); } // подготавливаем базовый слой для следующей октавы if (o + 1 < n_octaves) { // используется в opencv, формула для пересчета ключевых точек: pt_upscaled = 2^o * pt_downscaled - // TODO cv::resize(даунскейлим текущий слой в два раза, без интерполяции, просто сабсепмлинг); - + base = downsample2x(oct.layers[s]); // можно использовать и downsample2x_avg(oct.layers[s]), это позволяет потом заапскейлить слои обратно до оригинального разрешения без сдвига // но потребуется везде изменить формулу для пересчета ключевых точек: pt_upscaled = (pt_downscaled + 0.5) * 2^o - 0.5 @@ -138,7 +140,12 @@ std::vector phg::buildDoG(const std::vector phg::findScaleSpaceExtrema(const std::vector компенсируем порог - const float thresh = (float)(contrast_threshold / s); + const auto thresh = (float)(contrast_threshold / s); const int border = 5; @@ -207,17 +214,40 @@ std::vector phg::findScaleSpaceExtrema(const std::vector phg::findScaleSpaceExtrema(const std::vector(yi, xi + 1) + cL.at(yi, xi - 1) - 2.f * resp_center; -// float dyy = TODO; -// float dss = TODO; -// -// float dxy = (cL.at(yi + 1, xi + 1) - cL.at(yi + 1, xi - 1) - cL.at(yi - 1, xi + 1) + cL.at(yi - 1, xi - 1)) * 0.25f; -// float dxs = TODO; -// float dys = TODO; + dxx = cL.at(yi, xi + 1) + cL.at(yi, xi - 1) - 2.f * resp_center; + dyy = cL.at(yi + 1, xi) + cL.at(yi - 1, xi) - 2.f * resp_center; + dss = nL.at(yi, xi) + pL.at(yi, xi) - 2.f * resp_center; + dxy = (cL.at(yi + 1, xi + 1) - cL.at(yi + 1, xi - 1) - cL.at(yi - 1, xi + 1) + cL.at(yi - 1, xi - 1)) * 0.25f; + dxs = (nL.at(yi, xi + 1) - nL.at(yi, xi - 1) - pL.at(yi, xi + 1) + pL.at(yi, xi - 1)) * 0.25f; + dys = (nL.at(yi + 1, xi) - nL.at(yi - 1, xi) - pL.at(yi + 1, xi) + pL.at(yi - 1, xi)) * 0.25f; cv::Matx33f H(dxx, dxy, dxs, dxy, dyy, dys, dxs, dys, dss); @@ -273,21 +302,21 @@ std::vector phg::findScaleSpaceExtrema(const std::vector= (r + 1.0) * (r + 1.0) / r) + break; } // скейлим координаты точек обратно до родных размеров картинки @@ -379,39 +408,39 @@ std::vector phg::computeOrientations(const std::vector(py, px + 1) - img.at(py, px - 1); -// float gy = img.at(py + 1, px) - img.at(py - 1, px); -// -// float mag = TODO; -// float angle = std::atan2(TODO); // [-pi, pi] -// -// float angle_deg = angle * 180.f / (float) CV_PI; -// if (angle_deg < 0.f) angle_deg += 360.f; -// -// // гауссово взвешивание голоса точки с затуханием к краям -// float weight = std::exp(-(TODO) / (2.f * sigma_win * sigma_win)); -// if (!params.enable_orientation_gaussian_weighting) { -// weight = 1.f; -// } -// -// // голосуем в гистограмме направлений. находим два ближайших бина и гладко распределяем голос между ними -// // в таком случае, голос попавший близко к границе между бинами, проголосует поровну за оба бина -// float bin = TODO; -// if (bin >= n_bins) bin -= n_bins; -// int bin0 = (int) bin; -// int bin1 = (bin0 + 1) % n_bins; -// -// float frac = bin - bin0; -// if (!params.enable_orientation_bin_interpolation) { -// frac = 0.f; -// } -// -// histogram[bin0] += TODO; -// histogram[bin1] += TODO; + int px = xi + dx; + int py = yi + dy; + + // градиент + float gx = img.at(py, px + 1) - img.at(py, px - 1); + float gy = img.at(py + 1, px) - img.at(py - 1, px); + + float mag = std::sqrt(gx*gx + gy*gy); + float angle = std::atan2(gy, gx); // [-pi, pi] + + float angle_deg = angle * 180.f / (float) CV_PI; + if (angle_deg < 0.f) angle_deg += 360.f; + + // гауссово взвешивание голоса точки с затуханием к краям + float weight = std::exp(-(dx*dx + dy*dy) / (2.f * sigma_win * sigma_win)); + if (!params.enable_orientation_gaussian_weighting) { + weight = 1.f; + } + + // голосуем в гистограмме направлений. находим два ближайших бина и гладко распределяем голос между ними + // в таком случае, голос попавший близко к границе между бинами, проголосует поровну за оба бина + float bin = angle_deg * n_bins / 360.f; + if (bin >= n_bins) bin -= n_bins; + int bin0 = (int) bin; + int bin1 = (bin0 + 1) % n_bins; + + float frac = bin - bin0; + if (!params.enable_orientation_bin_interpolation) { + frac = 0.0f; + } + + histogram[bin0] += mag*weight*(1.0f - frac); + histogram[bin1] += mag*weight*frac; } } @@ -450,20 +479,25 @@ std::vector phg::computeOrientations(const std::vector a = (left + right - 2 * center) / 2 // f(1) - f(-1) = 2b -> b = (right - left) / 2 -// float offset = TODO; -// if (!params.enable_orientation_subpixel_localization) { -// offset = 0.f; -// } -// -// float bin_real = i + offset; -// if (bin_real < 0.f) bin_real += n_bins; -// if (bin_real >= n_bins) bin_real -= n_bins; -// -// float angle = bin_real * 360.f / n_bins; -// -// cv::KeyPoint new_kp = kp; -// new_kp.angle = angle; -// oriented_kpts.push_back(new_kp); + float a = (left + right - 2*center)*0.5f; + float b = (right - left) * 0.5f; + float offset = 0.0f; + if (a != 0) { + offset = std::min(std::max(-b / (2*a), -0.5f), 0.5f); + } + if (!params.enable_orientation_subpixel_localization || a == 0) { + offset = 0.f; + } + + float bin_real = i + offset; + if (bin_real < 0.f) bin_real += n_bins; + if (bin_real >= n_bins) bin_real -= n_bins; + + float angle = bin_real * 360.f / n_bins; + + cv::KeyPoint new_kp = kp; + new_kp.angle = angle; + oriented_kpts.push_back(new_kp); } } } @@ -574,11 +608,11 @@ std::pair> phg::computeDescriptors(const std: bin_o -= n_orient_bins; // семплы вблизи края патча взвешиваем с меньшим весом -// float weight = std::exp(-(TODO) / (2.f * sigma_desc * sigma_desc)); -// if (!params.enable_descriptor_gaussian_weighting) { -// weight = 1.f; -// } -// float weighted_mag = mag * weight; + float weight = std::exp(-(rot_x * rot_x + rot_y * rot_y) / (2.f * sigma_desc * sigma_desc)); + if (!params.enable_descriptor_gaussian_weighting) { + weight = 1.f; + } + float weighted_mag = mag * weight; if (params.enable_descriptor_bin_interpolation) { // размажем вклад weighted_mag по пространственным бинам и по бинам гистограммок трилинейной интерполяцией @@ -609,8 +643,8 @@ std::pair> phg::computeDescriptors(const std: io += n_orient_bins; float wo = (dio == 0) ? (1.f - fo) : fo; -// int idx = TODO; -// desc[idx] += TODO; + int idx = (iy * n_spatial_bins + ix) * n_orient_bins + io; + desc[idx] += weighted_mag * wx * wy * wo; } } } @@ -620,9 +654,8 @@ std::pair> phg::computeDescriptors(const std: int io_nearest = (int)std::round(bin_o) % n_orient_bins; if (ix_nearest >= 0 && ix_nearest < n_spatial_bins && iy_nearest >= 0 && iy_nearest < n_spatial_bins) { - // TODO uncomment -// int idx = (iy_nearest * n_spatial_bins + ix_nearest) * n_orient_bins + io_nearest; -// desc[idx] += weighted_mag; + int idx = (iy_nearest * n_spatial_bins + ix_nearest) * n_orient_bins + io_nearest; + desc[idx] += weighted_mag; } } } @@ -730,8 +763,12 @@ void phg::SIFT::detectAndCompute(const cv::Mat& img, const cv::Mat& mask, std::v std::tie(desc, kpts) = computeDescriptors(kpts, octaves, p, verbose_level); - // TODO всегда ли мы получаем ровно столько точек сколько запросили в параметре nfeatures? в каких случаях это не так и в какую сторону? + // всегда ли мы получаем ровно столько точек сколько запросили в параметре nfeatures? в каких случаях это не так и в какую сторону? // как подкрутить алгоритм, чтобы всегда выдавать ровно запрошенное количество точек (когда это в принципе возможно) но не сильно просесть в производительности? + // алгоритм может выдать меньше точек, чем запрошено если изначально их задетектилось меньше, + // чтобы это пофиксить можно, например, увеличивать количество слоев в октаве пока точек не станет достаточно много(но это неэффективно), + // также можно динамически изменять порог threshold в процессе детектинга точек, и в зависимости от их количества увеличивать или уменьшать его + } void phg::SIFT::saveImg(const std::string& name, const cv::Mat& img) const diff --git a/tests/test_sift.cpp b/tests/test_sift.cpp index cf3bd7d..7433f9b 100755 --- a/tests/test_sift.cpp +++ b/tests/test_sift.cpp @@ -28,7 +28,7 @@ // TODO ENABLE ME // TODO ENABLE ME // TODO ENABLE ME -#define ENABLE_MY_SIFT_TESTING 0 +#define ENABLE_MY_SIFT_TESTING 1 #define DENY_CREATE_REF_DATA 1 From 7eb3d22919ebdb7207f799242f5f29281d84b2fc Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Malchicisinternetov <73699805+Malchicisinternetov@users.noreply.github.com> Date: Mon, 2 Mar 2026 15:46:22 +0300 Subject: [PATCH 2/2] maximize --- src/phg/sift/sift.h | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/src/phg/sift/sift.h b/src/phg/sift/sift.h index 6e65f6d..c94a68c 100755 --- a/src/phg/sift/sift.h +++ b/src/phg/sift/sift.h @@ -8,10 +8,10 @@ struct SIFTParams { int nfeatures = 0; int n_octave_layers = 3; double contrast_threshold = 0.04; - double edge_threshold = 10; + double edge_threshold = 15; double sigma = 1.6; - double orient_peak_ratio = 0.8; + double orient_peak_ratio = 0.84; int orient_nbins = 36; bool upscale_first = true;