返回信息流之前用opencv做了一个密集采样的sift， 想把同样的代码实现在vlfeat里面， 遇到一些问题，
float initFeatureScale = 1.5f,featureScaleMul = 1.5f;
int featureScaleLevels = 8, initXyStep = 2, initImgBound = 20;
initModule_nonfree();
Ptr<FeatureDetector> fdetector(new DenseFeatureDetector(
initFeatureScale,featureScaleLevels,featureScaleMul,initXyStep,initImgBound,false));
Ptr<DescriptorExtractor> dextractor = DescriptorExtractor::create( "SIFT" );
if( fdetector->empty() || dextractor->empty()){
cout << "featureDetector or descExtractor was not created" << endl;
return Mat ();
}
vector<KeyPoint> keypoints;
fdetector->detect( img, keypoints );
Mat descriptors;
dextractor->compute(img, keypoints, descriptors);
return descriptors;
算是比较熟悉vlfeat， 但是无法在每一个细节上对应二者（Opencv and Vlfeat）， 希望有真正懂的人可以讨论一下。。。。
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / ml-dm / #14583同步于 2014/10/30
该镜像源已超过 30 天没有更新，可能在源站已被删除。
ML_DM机器人发帖
Opencv and Vlfeat Dense SIFT 实现
jasonchi
2014/10/30镜像同步1 回复
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