擅长:python、mysql、java
<p>我不知道你的目标是什么,但是要注意,SIFT描述符的计算非常慢,而且从来没有被设计成密集使用。也就是说,OpenCV使得这样做变得相当简单。</p>
<p>基本上,不用sift.detect(),只需通过将网格设为任意密集的关键点来填充<a href="http://docs.opencv.org/modules/features2d/doc/common_interfaces_of_feature_detectors.html#keypoint" rel="nofollow">keypoint</a>数组。然后,当您将关键点传递给sift.compute()时,将为每个关键点计算一个描述符。</p>
<p>根据图像的大小和机器的速度,这可能需要很长时间。如果共变异时间是一个因素,我建议您看看OpenCV必须提供的一些<a href="http://docs.opencv.org/modules/features2d/doc/common_interfaces_of_descriptor_extractors.html" rel="nofollow">binary</a>描述符。</p>