python opencv SIFT，获取特征点的坐标位置

备注：SIFT算法的实质是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点)，并计算出关键点的方向。SIFT所查找到的关键点是一些十分突出，不会因光照，仿射变换和噪音等因素而变化的点，如角点、边缘点、暗区的亮点及亮区的暗点等。 

 

 

参考地址：https://docs.opencv.org/3.4/d2/d29/classcv_1_1KeyPoint.html

测试代码：

 

import cv2  
import numpy as np  
  
img = cv2.imread('4.jpg',cv2.IMREAD_COLOR)  
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)  
# cv2.imshow('origin',img)
  
#SIFT  
detector = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
keypoints = detector.detect(gray,None)  
cv2.drawKeypoints(gray,keypoints,img)  

points2f = cv2.KeyPoint_convert(keypoints)  #将KeyPoint格式数据中的xy坐标提取出来。
print(keypoints)
print(points2f)

cv2.imshow('test',img)

cv2.waitKey(0)  
cv2.destroyAllWindows() 

 

测试效果：

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Edison25/p/9921132.html