这是关于在python(OpenCV-Python dense SIFT)中使用OpenCVs密集筛选实现的先前发布的问题的后续问题。
使用建议的代码进行密集筛选
dense=cv2.FeatureDetector_create("Dense")
kp=dense.detect(imgGray)
kp,des=sift.compute(imgGray,kp)
我有以下问题:
谢谢!
答案 0 :(得分:3)
您可以使用以下内容查看当前(默认)选项:
dense = cv2.FeatureDetector_create('Dense')
f = '{} ({}): {}'
for param in dense.getParams():
type_ = dense.paramType(param)
if type_ == cv2.PARAM_BOOLEAN:
print f.format(param, 'boolean', dense.getBool(param))
elif type_ == cv2.PARAM_INT:
print f.format(param, 'int', dense.getInt(param))
elif type_ == cv2.PARAM_REAL:
print f.format(param, 'real', dense.getDouble(param))
else:
print param
然后您将获得如下输出:
featureScaleLevels (int): 1
featureScaleMul (real): 0.10000000149
initFeatureScale (real): 1.0
initImgBound (int): 0
initXyStep (int): 6
varyImgBoundWithScale (boolean): False
varyXyStepWithScale (boolean): True
您可以按以下方式更改选项:
dense.setDouble('initFeatureScale', 10)
dense.setInt('initXyStep', 3)