opencv3.5.5调节特征点大小

要调整OpenCV中特征点的大小，可以使用`cv2.drawKeypoints()`函数。该函数接受以下参数：

- `img`：输入图像
- `keypoints`：特征点的列表
- `outImage`：包含绘制结果的输出图像
- `color`：特征点的颜色
- `flags`：绘制特征点的标志。默认为`cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DEFAULT`
- `size`：特征点的大小

以下是一个简单的示例代码，将特征点绘制成红色圆圈，并将其大小设置为10：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp = sift.detect(gray, None)

img = cv2.drawKeypoints(gray, kp, img, color=(0, 0, 255), flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS, size=10)

cv2.imshow('Keypoints', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

您可以根据需要调整`size`参数的值来更改特征点的大小。

相关问题

opencv3.5.5显示特征点

要显示OpenCV中的特征点，可以使用`cv::drawKeypoints`函数。以下是一个简单的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    // 读取图像
    cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");

    // 创建ORB特征检测器
    cv::Ptr<cv::ORB> orb = cv::ORB::create();

    // 检测特征点并计算描述符
    std::vector<cv::KeyPoint> keypoints;
    cv::Mat descriptors;
    orb->detectAndCompute(image, cv::noArray(), keypoints, descriptors);

    // 画出特征点
    cv::Mat output;
    cv::drawKeypoints(image, keypoints, output);

    // 显示结果
    cv::imshow("Keypoints", output);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

在这个示例中，我们首先读取一张图像，然后创建一个ORB特征检测器。使用`detectAndCompute`函数检测图像中的特征点，并计算它们的描述符。然后使用`drawKeypoints`函数在原始图像上画出检测到的特征点。最后使用`imshow`函数显示结果。

请注意，以上示例仅适用于ORB特征检测器。如果使用其他特征检测器，可能需要调整一些参数。

c++使用opencv改变特征点大小

在OpenCV中，可以使用函数cv::drawKeypoints()来绘制特征点。该函数允许您指定特征点的大小和颜色，以及要在哪个图像中绘制特征点。

以下是一个简单的示例代码，演示如何使用cv::drawKeypoints()函数更改特征点的大小：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    // 读取图像和关键点
    Mat image = imread("image.jpg");
    std::vector<KeyPoint> keypoints;
    // 填充关键点向量，例如使用ORB算法检测关键点
    // ...

    // 绘制特征点，设置大小为10
    Mat output;
    drawKeypoints(image, keypoints, output, Scalar::all(-1), DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS);
    for (int i = 0; i < keypoints.size(); i++)
    {
        keypoints[i].size = 10; // 设置特征点大小为10
    }
    drawKeypoints(image, keypoints, output, Scalar::all(-1), DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS);

    // 显示结果
    imshow("output", output);
    waitKey(0);

    return 0;
}

在上述示例代码中，我们首先使用cv::drawKeypoints()函数绘制了原始图像中的特征点，并将其存储在名为output的Mat对象中。然后，我们遍历关键点向量并将每个特征点的大小设置为10。最后，我们再次使用cv::drawKeypoints()函数将更改后的特征点绘制到output Mat对象中，并在屏幕上显示结果。

请注意，使用不同的特征检测算法可能需要不同的方法来设置特征点大小。因此，您需要根据所选算法的文档来查找正确的方法。