cv.detail.computeImageFeatures用法举例

好的，这里给出一个使用 cv.detail.computeImageFeatures 函数的简单例子，假设你有两张图片 img1 和 img2：

import cv2 as cv
import numpy as np

# 读取图片
img1 = cv.imread("img1.jpg")
img2 = cv.imread("img2.jpg")

# 创建 SIFTDetector 检测器
sift = cv.detail.SIFTDetector_create()

# 检测特征点
keypoints1 = sift.detect(img1)
keypoints2 = sift.detect(img2)

# 计算特征点的描述符
features1 = cv.detail.computeImageFeatures(sift, img1, keypoints1)
features2 = cv.detail.computeImageFeatures(sift, img2, keypoints2)

# 输出特征点数量和描述符维度
print("Image 1 has %d keypoints with %d dimensions" % (len(keypoints1), features1.shape[1]))
print("Image 2 has %d keypoints with %d dimensions" % (len(keypoints2), features2.shape[1]))

在上面的代码中，首先使用 cv.detail.SIFTDetector_create 函数创建了一个 SIFTDetector 检测器，然后使用它检测了两张图片中的特征点。接着，使用 cv.detail.computeImageFeatures 函数计算了这些特征点的描述符，并输出了特征点数量和描述符维度。

需要注意的是，在实际使用中，还需要对特征点和描述符进行匹配或聚类等处理，以实现图像拼接、图像融合等功能。