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。

相关问题

在OpenCV3.2.0版本下cv2.xfeatures2d.SIFT_create()运行报错

在 OpenCV 3.0 及以上版本中，SIFT 和 SURF 算法不再默认包含在 OpenCV 的主模块中，而是被移动到了 xfeatures2d 模块中。因此，在使用 SIFT 算法时，需要使用 `cv2.xfeatures2d` 模块中的 `SIFT_create()` 方法。

如果你在 OpenCV 3.2.0 版本下使用 `cv2.xfeatures2d.SIFT_create()` 方法出现了错误，可能是因为你的 OpenCV 版本没有安装 xfeatures2d 模块。你可以尝试重新安装 OpenCV，并确保安装了 xfeatures2d 模块。

如果问题仍然存在，你可以尝试使用其他的特征提取算法，如 ORB 或 AKAZE 等。这些算法也可以通过 `cv2.xfeatures2d` 模块进行调用。

在OpenCV3.2.0下运行cv2.xfeatures2d.SIFT_create()报错

在OpenCV3.0版本之后，SIFT算法已经被移除到xfeatures2d模块中，需要单独安装。你可以尝试以下两种方法解决问题：

1. 安装contrib模块

安装contrib模块的方法因操作系统而异，可以参考OpenCV的官方文档。安装完毕后，使用以下代码导入SIFT算法：

import cv2
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()

2. 使用其他算法

如果你不想安装contrib模块，也可以使用其他的特征点算法替代SIFT。例如ORB算法：

import cv2
orb = cv2.ORB_create()

注意：ORB算法与SIFT算法有不同的特点和适用场景，需要根据具体需求选择。