OpenCV Python – 如何使用SIFT检测和绘制图像中的关键点？

简介

本文将介绍如何利用OpenCV中Python编程语言实现SIFT算法，从而可以实现在图像中检测和绘制出关键点的功能。SIFT算法是一种基于图像特征提取的算法，可以用于检测物体，图像匹配以及物体跟踪，很适合应用在计算机视觉领域。

实现步骤

1. 安装并导入OpenCV库

首先需要安装OpenCV4库，可以使用pip在命令行下安装：

pip install opencv-python-headless

安装完成后，导入OpenCV库：

import cv2

2. 加载图像并转化为灰度图

读取一张RGB图像，并将其转化为灰度图像，方便后续算法的运行：

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

3. 定义SIFT算法对象

定义SIFT对象，并使用detect()方法寻找关键点，使用compute()方法计算描述子：

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

4. 绘制关键点

使用drawKeypoints()函数，可以在图像中绘制出已检测到的关键点，函数的参数包括原图像、关键点的列表、输出图像、关键点的颜色和大小等。

img_keypoints = cv2.drawKeypoints(img, kp, None, color=(0,255,0), flags=0)

5. 显示结果

使用imshow()函数可以将处理后的图片显示出来：

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

完整代码

import cv2

# 加载图片并转化为灰度图
img = cv2.imread('img.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 定义SIFT算法对象
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp, des = sift.detectAndCompute(gray, None)

# 绘制关键点
img_keypoints = cv2.drawKeypoints(img, kp, None, color=(0,255,0), flags=0)

# 显示结果
cv2.imshow('Keypoints', img_keypoints)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()