Python+OpenCV学习（9）---SIFT

利用python学习OpenCV，个人感觉比较方便。函数的形式与C++基本相同，所以切换过来还是比较好的，对于像我这种对python不太熟练的人，使用python的集成开发环境PyCharm进行学习，可以设置断点调试，有助于我这类初学者理解掌握。

下面是利用python语言结合OpenCV进行SIFT特征检测的代码：

# -*- coding:utf-8 -*-
__author__ = 'Microcosm'

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("E:\python\Python Project\opencv_showimage\images\lena.jpg")

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

sift = cv2.SIFT()
# kp 是所有128特征描述子的集合
kp = sift.detect(gray, None)
print len(kp)

# 找到后可以计算关键点的描述符
Kp,res = sift.compute(gray, kp)
print Kp    # 特征点的描述符
print res   # 是特征点个数*128维的矩阵

# 还可以用下面的函数直接检测并返回特征描述符
kp2,res1 = sift.detectAndCompute(gray,None)
print "******************************"
print res1

img = cv2.drawKeypoints(img