错误使用 tiaoshi (line 65) K-D树kd_tree必须是二维数值数组
时间: 2024-04-12 16:31:56 浏览: 60
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:
```matlab
% 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。
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错误使用 tiaoshi (line 68) K-D树kd_tree必须是二维数值数组
非常抱歉,之前给出的回答还是有误。K-D树构建函数`vl_kdtreebuild`不需要一个二维数值数组作为输入,而是需要一个描述特征点的二维矩阵作为输入。以下是正确的代码:
```matlab
% 提取SIFT特征点
[f, d] = vl_sift(I_single);
% 构建K-D树
kd_tree = vl_kdtreebuild(d');
```
在上述代码中,我们首先使用`vl_sift`函数提取SIFT特征点,并将特征点的描述子矩阵`d`进行转置,使每一列表示一个特征点的描述子。然后,我们使用转置后的描述子矩阵构建K-D树。
请注意,`vl_sift`函数返回的特征点描述子矩阵`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,我们需要对特征点描述子矩阵进行转置以适应`vl_kdtreebuild`函数的输入要求。
如果您还有其他问题,请随时提问。非常抱歉给您带来的困扰。
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:
```matlab
% 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。