OpenCV Python 如何使用SIFT算法检测和绘制图像中的关键点

SIFT（尺度不变特征变换） 是一种尺度不变的特征描述方法。它可以检测图像中的关键点并计算其描述符。首先我们要用 cv2.SIFT_create() 创建一个 SIFT 对象，然后使用 sift.detect() 来检测关键点，其中 sift 是创建的SIFT对象。要绘制关键点，我们使用 cv2.drawKeypoints() 方法。

步骤

要使用SIFT算法检测和绘制输入图像中的关键点，可以按照以下步骤进行：

导入所需的库 OpenCV 和 NumPy 。确保您已经安装了它们。
使用 cv2.imread() 方法读取输入图像。指定图像的完整路径。使用 cv2.cvtColor() 方法将输入图像转换为灰度图像。
使用 sift=cv2.SIFT_create() 初始化SIFT对象的默认值。
检测灰度图像中的关键点。使用 sift.detect() 方法。它返回关键点 kp 。
在图像上绘制检测到的关键点 kp ，使用 cv2.drawKeypoints() 函数。要绘制丰富的关键点，可以传递参数 flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS 。
显示带有绘制的关键点的图像

让我们看一下使用SIFT算法检测和绘制输入图像中的关键点的示例。

输入图像

我们将使用下面的图像作为示例中的输入文件。

OpenCV Python 如何使用SIFT算法检测和绘制图像中的关键点

示例

在这个程序中，我们使用SIFT算法检测和绘制输入图像中的关键点。

# import required libraries
import cv2

# read input image
img = cv2.imread('architecture2.jpg')

# convert the image to grayscale
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Initiate SIFT object with default values
sift = cv2.SIFT_create()

# find the keypoints on image (grayscale)
kp = sift.detect(gray,None)

# draw keypoints in image
img2 = cv2.drawKeypoints(gray, kp, None, flags=0)

# display the image with keypoints drawn on it
cv2.imshow("Keypoints", img2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

执行上述代码后，将打开以下输出窗口，显示绘制有关键点的图像。
OpenCV Python 如何使用SIFT算法检测和绘制图像中的关键点

请注意，关键点以不同的颜色绘制。你可以将颜色（例如，红色为(0,0,255)）作为参数传递给 drawKeypoints() 函数，以绘制单色关键点。

示例

在此示例中，我们将看到如何使用SIFT算法在输入图像中检测和绘制关键点。我们将参数 flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS 传递给 cv2.drawKeypoints() 函数。

# import required libraries
import cv2

# read input image
img = cv2.imread('architecture2.jpg')

# convert the image to grayscale
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Initiate SIFT object with default values
sift = cv2.SIFT_create()

# find the keypoints on image (grayscale)
kp = sift.detect(gray,None)

# draw keypoints in image
img2=cv2.drawKeypoints(gray,kp,None,flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAG
S_DRAW_RICH_KEYPOINTS)

# display the image with keypoints drawn on it
cv2.imshow("Keypoints", img2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()