python - 如何在 python 中访问 SURF 的 KeyPoints 的特征尺度和主导方向?
问题描述
我正在阅读一篇题为“图像检索的局部几何一致性约束”的论文。作者介绍了一种利用局部几何一致性使匹配的 SFIT 点正确的方法。这种方法需要点的特征尺度和主导方向。
在 python 中,我使用 opencv 来提取 SURF 关键点。我怎样才能得到点的特征尺度和主导方向?
解决方案
创建 SURF 特征提取器
surf = cv2.xfeatures2d.SURF_create()
kpu, desu = surf.detectAndCompute(image, None)
关键点存储在 kpu 中,现在您可以执行以下操作:
for i in range(len(kpu)):
point = kpu[i].pt
print("your point here", point)
推荐阅读
- spring - spring.jpa.hibernate.ddl-auto=update 属性每次都会改变外键
- docker - 有什么方法可以将 docker 容器连接到本地 IP 地址?
- python - ipython 警告消息 - Linux
- ruby - Docker - 在构建时安装的 Ruby 依赖项在容器启动时不可用
- android - 如何使用 json 库在 android 中解析这个 json?
- tensorflow - 如何知道 Tensorflow 实际“看到”了什么?
- php - 如何使插件内的变量可用于functions.php
- json - Spring Boot JSON 过滤器
- lambda - 使用python 2.7使用lambda函数停止AWS极光数据库
- c# - Android Unity 中语音命令的调用函数