python - 如何创建关键点来计算 SIFT？

Question

我正在使用 OpenCV-Python。

我已经使用 cv2.cornerHarris 识别角点。输出类型为 dst。

我需要计算角点的 SIFT 特征。 sift.compute() 的输入必须是 KeyPoint 类型。

我不知道如何使用 cv2.KeyPoint()。

我该怎么做？

Answer 1

Harris 检测器返回 dst，与您的图像具有相同的形状。哈里斯在它认为是角球的地方做标记。所以，你必须从 dst 中提取关键点。

def harris(self, img):
    '''
    Harris detector
    :param img: an color image
    :return: keypoint, image with feature marked corner
    '''

    gray_img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray_img = np.float32(gray_img)
    dst = cv2.cornerHarris(gray_img, 2, 3, 0.04)
    result_img = img.copy() # deep copy image

    # Threshold for an optimal value, it may vary depending on the image.
    result_img[dst > 0.01 * dst.max()] = [0, 0, 255]

    # for each dst larger than threshold, make a keypoint out of it
    keypoints = np.argwhere(dst > 0.01 * dst.max())
    keypoints = [cv2.KeyPoint(x[1], x[0], 1) for x in keypoints]

    return (keypoints, result_img)