python中sift算法中关键点
本帖最后由 雷欧库珀 于 2021-5-13 15:38 编辑def detectAndDescribe(image):
# 将彩色图片转换成灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 建立SIFT生成器
descriptor = cv2.SIFT_create()
# 检测SIFT特征点，并计算描述子
(kps, features) = descriptor.detectAndCompute(image, None)
# 将结果转换成NumPy数组
# print(type(kps))
kps = np.float32()
# 返回特征点集，及对应的描述特征
return kps, features
没转换前kps是list和numpy.ndarray，转换后都是numpy.ndarray。
我没看懂kp.pt for kp in kps这什么意思？？kp.pt是什么东西？ 这个是lambda表达式吧，kps应该是keypoints（多个点），for循环从中取出kp（keypoint，单个点），这个kp有一个属性pt，估计是point坐标？然后做类型转换。
如果没理解错的话就是把kps中pt单独提取出来，其他的信息应该是不需要
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