OpenCV-Python: SURT Demo one，,# -*-codin
OpenCV-Python: SURT Demo one，,# -*-codin
# -*-coding:utf-8-*-#author: lyp time: 2018/8/3import cv2import numpy as npimg = cv2.imread(‘lyp.jpg‘)grayImg = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)surf = cv2.xfeatures2d.SURF_create(300, upright=True)kp, des = surf.detectAndCompute(grayImg, None)img2 = cv2.drawKeypoints(img, kp, None, (0, 255, 0), cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)cv2.imshow(‘SURF Image‘, img2)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()
0.函数讲解
retval=cv2.xfeatures2d.SURF_create([, hessianThreshold[, nOctaves[, nOctaveLayers[, extended[, upright]]]]])
hessianThreshold: H矩阵阀值，默认值是100， 大于该阀值的关键点将会被显示出来，推荐范围为300-500
extended: 是否扩展SURF描述维度，默认值是False，扩展时将计算128维度的扩展描述，否则默认计算64维度的描述（速度快）
upright:是否计算SURF描述的方向，默认值是False, 不计算则运行较快keypoints=cv2.Feature2D.detect(image[, mask]) 关键点keypoints, descriptors=cv2.Feature2D.compute(image, keypoints[, descriptors]) 特征描述向量
1.参考来自
小林的CV视觉工坊OpenCV-Python: SURT Demo one
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