我的这个代码中将图像自适应分割slic块数 然后提取了sift特征点对不对

是的，您的代码中首先使用SLIC算法进行自适应分割图像，并且根据图像大小和复杂度计算出了分割块数K。然后，您使用vl_sift函数从分割后的图像中提取了SIFT特征点。

这是一个常见的图像处理流程，其中分割算法（如SLIC）用于将图像分割成不同的区域，然后可以在每个区域上提取特征点（如SIFT）进行进一步的分析和处理。

需要注意的是，SLIC算法和SIFT特征提取是两个独立的步骤，并且可以根据您的需求进行使用。SLIC算法用于分割图像，而SIFT特征提取用于提取图像中的局部特征点。

如果您有关于SLIC或SIFT的进一步问题，或者需要关于其他图像处理方面的帮助，请随时提问。

相关问题

slic分块后的图像提取sift特征点 matlab

以下是在MATLAB中从slic分块的图像中提取sift特征点的示例代码：

1. 加载图像并进行slic分块处理

img = imread('example.jpg');
[labels, numLabels] = superpixels(img, 1000); % 1000是slic中的超像素数量

2. 提取每个超像素块的sift特征点

points = [];
for labelVal = 1:numLabels
    mask = labels == labelVal;
    [r,c] = find(mask);
    xy = [c,r];
    features = sift(img,'frames',xy');
    points = [points; features'];
end

这将从每个超像素块提取一些sift特征点，并将它们存储在一个Nx128的矩阵中，其中N是所有超像素块中sift特征点的总数。你可以根据需要调整超像素数量和其他sift参数。

slic分块后再提取sift特征点

SIFT特征点算法是一种用于图像匹配和物体识别的算法，它可以在图像中检测到一些关键点，并将这些关键点描述成一个向量，以此来进行图像配准或者物体检测。而slic分块算法是一种图像分割算法，它可以将图像分成一些紧凑的区域，减少了图像中的噪声和冗余信息。将两种算法结合起来使用，可以提高SIFT特征点算法的效率和准确性。

具体实现方法如下：

1. 将图像使用slic算法进行分块，得到一些紧凑的区域。

2. 对于每个区域，使用SIFT算法提取特征点。

3. 将所有区域的特征点合并起来，得到整个图像的SIFT特征点。

通过这种方法，可以减少SIFT算法的计算量，同时保证提取出来的特征点具有一定的代表性。