错误使用 vl_kdtreebuild DATA must be either SINGLE or DOUBLE 出错 tiaoshi (line 60) kd_tree = vl_kdtreebuild(d);

根据错误消息，`vl_kdtreebuild`函数要求输入的数据类型必须是`single`或`double`。您可能需要将特征点描述子（变量`d`）转换为这两种数据类型之一。

您可以使用以下代码将特征点描述子转换为`single`数据类型：

d = single(d);

然后，您可以再次尝试构建K-D树：

kd_tree = vl_kdtreebuild(d);

通过将特征点描述子转换为`single`数据类型，您可以确保输入的数据类型符合`vl_kdtreebuild`函数的要求。

如果问题仍然存在，请检查您的代码，确保特征点描述子（变量`d`）的数据类型是正确的，并且没有其他错误导致此问题。

如果您有任何进一步的疑问，请随时提问。

相关问题

错误使用 vl_ubcmatch L1 and L2 must be two dimensional numeric arrays 出错 tiaoshi (line 63) [matches, scores] = vl_ubcmatch(d, kd_tree);

根据错误消息，`vl_ubcmatch`函数要求输入的`d`和`kd_tree`参数必须是二维数值数组。请确保您的特征点描述子`d`和K-D树`kd_tree`满足这一要求。

您可以使用以下代码检查和调整特征点描述子和K-D树的维度：

% 确保特征点描述子d是二维数值数组
assert(ismatrix(d) && isnumeric(d), '特征点描述子d必须是二维数值数组');

% 确保K-D树kd_tree是二维数值数组
assert(ismatrix(kd_tree) && isnumeric(kd_tree), 'K-D树kd_tree必须是二维数值数组');

% 使用vl_ubcmatch函数进行特征点匹配
[matches, scores] = vl_ubcmatch(d, kd_tree);

在上述代码中，使用`assert`函数对特征点描述子和K-D树的维度进行了验证。如果不满足维度要求，将抛出错误信息。

请确保您的特征点描述子和K-D树符合上述要求，并再次尝试运行代码。如果问题仍然存在，请检查您的代码，确保特征点描述子和K-D树的数据类型和维度是正确的，并且没有其他错误导致此问题。

如果您有任何进一步的疑问，请随时提问。

错误使用 tiaoshi (line 65) K-D树kd_tree必须是二维数值数组

抱歉，我之前给出的回答中有一个错误。`vl_kdtreebuild`函数不需要一个二维数值数组作为输入，而是需要一个特征向量矩阵作为输入。请使用以下代码来构建K-D树：

% 提取SIFT特征点
[f, d] = vl_sift(I_single);

% 转置特征向量矩阵，使每一列表示一个特征点的描述子
d = d';

% 构建K-D树
kd_tree = vl_kdtreebuild(d);

在上述代码中，我们首先提取SIFT特征点，然后将特征向量矩阵`d`进行转置，使每一列表示一个特征点的描述子。最后，我们使用转置后的特征向量矩阵构建K-D树。

请注意，`vl_sift`函数返回的特征向量矩阵`d`的维度是`128 x N`，其中`N`是提取到的SIFT特征点的数量。因此，我们需要对特征向量矩阵进行转置以适应`vl_kdtreebuild`函数的输入要求。

如果您有任何进一步的问题，请随时提问。对之前给出的错误回答我深感抱歉。