如何将keypoints, features = sift.detectAndCompute(image, None)中的keypoints转化为列表类型
时间: 2024-02-12 22:03:04 浏览: 21
你可以通过使用列表推导式来将cv2.KeyPoint对象的列表转换为元组列表,每个元组包含关键点的x和y坐标:
```
keypoints_list = [(kp.pt[0], kp.pt[1]) for kp in keypoints]
```
这将返回一个包含所有关键点的元组列表,其中每个元组包含关键点的(x,y)坐标。
相关问题
def extract_features(image_path): image = cv2.imread(image_path) sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(image, None) return descriptors
这是一个使用SIFT算法提取图像特征的函数,它的输入是图像的文件路径,输出是图像的SIFT特征描述符。具体来说,它首先使用OpenCV库中的cv2.imread()函数读取图像,然后创建一个SIFT对象,调用其detectAndCompute()方法来检测关键点并计算特征描述符。最后,函数返回特征描述符作为输出。
上面的代码报错:drawMatches(queryImage, keypoints1, trainImage, keypoints2, matches)
这个错误可能是因为`drawMatches()`函数需要指定一个输出图像,而你没有指定。你需要创建一个新的空白图像,然后将`drawMatches()`函数的输出写入该图像中。
以下是一个可能的解决方案:
```python
import cv2
# load images
queryImage = cv2.imread('image1.jpg')
trainImage = cv2.imread('image2.jpg')
# create a new blank image
outputImage = np.zeros((max(queryImage.shape[0], trainImage.shape[0]), queryImage.shape[1]+trainImage.shape[1], 3), dtype='uint8')
# detect keypoints and extract features
detector = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
keypoints1, descriptors1 = detector.detectAndCompute(queryImage, None)
keypoints2, descriptors2 = detector.detectAndCompute(trainImage, None)
# match keypoints
matcher = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_L2, crossCheck=True)
matches = matcher.match(descriptors1, descriptors2)
# draw matches on the output image
cv2.drawMatches(queryImage, keypoints1, trainImage, keypoints2, matches, outputImage, flags=cv2.DrawMatchesFlags_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS)
# show the output image
cv2.imshow('Matches', outputImage)
cv2.waitKey()
```
在这个解决方案中,我们创建了一个名为`outputImage`的新空白图像,它的大小大于或等于两个输入图像的大小,然后将其传递给`drawMatches()`函数作为输出图像。最后,我们将输出图像显示在屏幕上。