如何使用openCV 3.1在python中设置SIFT算法中的关键点(描述符)数目？

Question

在opencv 3.0和以前的版本中，SIFT中的关键点数可以通过使用以下代码来计算：

kp, des = cv2.SIFT(150).detectAndCompute(pic, None) 

但是在OpenCV3.1中，SIFT被移动到xfeatures2d，所以这个函数会产生错误

如何在SIFT opencv3.1中设置关键点的数目？

我的代码是：

def gen_sift_features(gray_img):
    sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
    kp, desc = sift.detectAndCompute(gray_img, None)
    return kp, desc  

Answer 1

您可以将nfeatures参数用作：

sift = cv.xfeatures2d.SIFT_create(nfeatures=150)

这是保留的最佳特性的数量。来文提交人：

help(cv.xfeatures2d.SIFT_create)

SIFT_create(.) SIFT_create([，nOctaveLayers[，contrastThreshold[，edgeThreshold，sigma]]) -> retval 。@param n显示要保留的最佳功能的数量。特征是按分数排列的。 。(在SIFT算法中测量为局部对比)