python3.6上如何使用dense-sift函数

这是一个计算机科学类问题。

在Python 3.6上实现Dense-SIFT算法需要使用一些第三方库。以下是使用OpenCV库实现Dense-SIFT算法的步骤：

1. 安装OpenCV库

使用以下命令安装OpenCV库：

pip install opencv-python

2. 导入必要的库

导入必要的库：

import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

3. 加载图像

使用以下代码加载图像：

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

4. 计算Dense-SIFT特征

使用以下代码计算Dense-SIFT特征：

sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp = [cv2.KeyPoint(x, y, 20) for y in range(0, gray.shape[0], 20) for x in range(0, gray.shape[1], 20)]
kp, des = sift.compute(gray, kp)

其中，第二行代码创建了SIFT对象，第三行代码生成了一系列密集的关键点，第四行代码计算这些关键点的特征描述子。

5. 可视化结果

使用以下代码可视化结果：

img = cv2.drawKeypoints(gray, kp, img)
plt.imshow(img)
plt.show()

以上代码将关键点绘制在图像中，并显示图像。

总的来说，上述代码实现了在Python 3.6上使用OpenCV库计算Dense-SIFT特征的过程。