sift=cv.xfeatures2d.SIFT_create(300)
时间: 2024-06-02 20:11:39 浏览: 19
这段代码是使用 OpenCV 库中的 xfeatures2d 模块创建一个 SIFT 特征提取器对象 sift,并设置每个关键点的尺度空间数量为 300。SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 算法是一种常用的图像特征提取算法,它可以提取出图像中的特征点,并且对于图像的旋转、缩放和平移等变换有很好的不变性。
相关问题
根据OpenCV3.2.0优化sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
在OpenCV 3.0版本之前,可以使用以下代码初始化SIFT对象:
```
import cv2
sift = cv2.SIFT()
```
但是在OpenCV 3.0及以上版本,需要使用以下代码来初始化SIFT对象:
```
import cv2
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
```
这是因为在OpenCV 3.0版本中,SIFT被移至xfeatures2d模块中,所以需要使用SIFT_create()函数来创建SIFT对象。此外,SIFT算法的专利已经过期,因此在OpenCV 3.4及以上版本中,可以使用SIFT算法而不需要任何额外的设置。
self.agent = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()python报错
这个错误可能是因为您的 OpenCV 版本不支持 SIFT 算法。自 OpenCV 3.4.2 版本起,SIFT 算法的专利保护已经过期,但是它的实现仍然受到限制,因此在一些旧版本的 OpenCV 中可能无法使用。
如果您的 OpenCV 版本太旧,请考虑升级到最新的版本。如果您使用的是 OpenCV 3.4.2 或更新版本,但仍然遇到此错误,请尝试使用以下代码替换您的代码:
```
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
self.agent = cv2.FlannBasedMatcher(dict(algorithm=1, trees=5), dict(checks=50))
```
这将使用 SIFT 算法创建一个特征提取器,并使用 FLANN(Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)算法创建一个匹配器。这个匹配器可以用来在两幅图像中寻找相似的特征点。