我在opencv中进行关键点检测和匹配以缝合两个图像。
当图像很小时，效果很好。但是，当处理较大的图像时，检测到的关键点数量会增加，因此匹配它们需要花费大量时间。但是为了拼接图像，似乎我们不需要这么多关键点。为了提高效率，有没有办法只检测有限数量的关键点？
在代码中，我使用SiftFeatureDetector和SiftDiscriptorExtractor来检测关键点并提取描述符。
问候。
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我的建议：
重新调整图像大小，使它们变小，然后执行特征匹配。 一旦你有一个快速的解决方案（Homography）应用它，下一个匹配将更快。
您可以轻松控制功能的数量。您可以提高阈值，因此将选择较少的功能。 您甚至可以在while（）循环中包装阈值。它会上升阈值，直到特征量小于N（但比某些M更大）。
看看我在这里发布的完整代码示例：