c++ - 在 OpenCV 3.0 中计算密集 SIFT 特征

Question

从 3.0 版开始，DenseFeatureDetector 不再可用。谁能告诉我如何在 OpenCV 3.0 中计算密集 SIFT 特征？我在文档中找不到它。

非常感谢您!

Answer 1

您可以将 cv2.KeyPoints 列表传递给 sift.compute。这个例子是用 Python 写的，但是它展示了原理。我通过扫描图像的像素位置创建了一个 cv2.KeyPoint 列表:

import skimage.data as skid
import cv2
import pylab as plt

img = skid.lena()
gray= cv2.cvtColor(img ,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()

step_size = 5
kp = [cv2.KeyPoint(x, y, step_size) for y in range(0, gray.shape[0], step_size) 
                                    for x in range(0, gray.shape[1], step_size)]

img=cv2.drawKeypoints(gray,kp, img)

plt.figure(figsize=(20,10))
plt.imshow(img)
plt.show()

dense_feat = sift.compute(gray, kp)