Отслеживание характерных точек

Я пытаюсь отслеживать набор характерных точек в последовательности изображений в градациях серого, используя OpenCV 2.4.0.

Я уже знаю, как реализовать SIFT или SURF для обнаружения характерных точек и первоначального вычисления дескрипторов. Однако мне нужна помощь в вычислении SIFT-дескриптора характерной точки, местоположение которой (u, v) известно только мне. Рабочий пример кода для SIFT показан ниже.

Например, если я использую угловой детектор Haris для обнаружения объектов в dv_scenePoints_t, таких как:

cvGoodFeaturesToTrack (source2, eig_img, temp_img, dv_scenePoints_t, &corner_count, 0.3, 3.0, mask, 7, 1);

Тогда в таком случае, как бы я вычислил SIFT-дескриптор точек в dv_scenePoints_t.

Кроме того, если мне нужно отслеживать характерные точки с помощью фильтра частиц. Затем, как бы я использовал дескриптор SIFT для вычисления веса каждой частицы (гипотеза характерной точки). Спасибо.

#include "stdafx.h"
#include <stdio.h>
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/features2d/features2d.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/nonfree/nonfree.hpp"
#include <opencv2/nonfree/features2d.hpp>
#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"
#include "opencv2/legacy/legacy.hpp"
#include "opencv2/legacy/compat.hpp"
#include <opencv/cv.h>
#include <opencv/highgui.h>
#include <string.h>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char *argv[])
{        
    Mat source1 = imread("KITTI_train.png",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
    Mat source2 = imread("KITTI_trainRotate90.png",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);

    vector<KeyPoint> dv_sceneKeypoints_t, dv_objectKeypoints_t;
    vector< DMatch > matches;

    SiftFeatureDetector detector(400,5,0.03);

    detector.detect(source1, dv_objectKeypoints_t);
    detector.detect(source2, dv_sceneKeypoints_t);
    SiftDescriptorExtractor extractor;

    Mat descriptors1,descriptors2;
    extractor.compute(source1,dv_objectKeypoints_t,descriptors1);
    extractor.compute(source2,dv_sceneKeypoints_t,descriptors2);

    FlannBasedMatcher matcher;
    matcher.match(descriptors1,descriptors2, matches);
    Mat target;
    drawMatches(source1,dv_objectKeypoints_t,source2,dv_sceneKeypoints_t,matches,target);
    imshow("Matches", target);
    waitKey(0);
    return 0;

}