python - OpenCV-Python 密集 SIFT 设置

Question

这是先前发布的关于在 python 中使用 OpenCVs 密集筛选实现的问题的后续问题 (OpenCV-Python dense SIFT)。

使用建议的代码进行密集筛选

    dense=cv2.FeatureDetector_create("Dense")
    kp=dense.detect(imgGray)
    kp,des=sift.compute(imgGray,kp)

我有以下问题:

• 我可以在 python 中访问任何 DenseFeatureDetector 属性吗？设置或至少读取？
• c++ 的 FeatureDetector::create 变成 python 的 FeatureDetector_create 背后的逻辑是什么？我如何根据文档 ( http://docs.opencv.org/modules/features2d/doc/common_interfaces_of_feature_detectors.html ) 知道这一点？
• 对 VLFeat 库的 python 包装器有什么建议吗？ pyvlfeat 是否仍然可行(我尝试设置 pyvlfeat 但它没有在我的 mac 上编译)？

谢谢!

Answer 1

您可以通过以下方式查看当前(默认)选项:

dense = cv2.FeatureDetector_create('Dense')
f = '{} ({}): {}'
for param in dense.getParams():
    type_ = dense.paramType(param)
    if type_ == cv2.PARAM_BOOLEAN:
        print f.format(param, 'boolean', dense.getBool(param))
    elif type_ == cv2.PARAM_INT:
        print f.format(param, 'int', dense.getInt(param))
    elif type_ == cv2.PARAM_REAL:
        print f.format(param, 'real', dense.getDouble(param))
    else:
        print param

然后你会得到类似下面的输出:

featureScaleLevels (int): 1
featureScaleMul (real): 0.10000000149
initFeatureScale (real): 1.0
initImgBound (int): 0
initXyStep (int): 6
varyImgBoundWithScale (boolean): False
varyXyStepWithScale (boolean): True

您可以按如下方式更改选项:

dense.setDouble('initFeatureScale', 10)
dense.setInt('initXyStep', 3)