Question

我尝试比较两个不同图像中的两个点，所以我想将坐标转换为关键点，以便稍后用它们计算描述和匹配结果。

我找到了方法：

 keypoint = cv2.KeyPoint(x, y, 0)
 vec = [keypoint]

它有效，但结果我每次都得到：

 >>>akaze.compute(image, vec)
 ([], None)

即使我检测到关键点，将它们转换为坐标并返回关键点（使用上面的结构），我得到相同的结果。

那么，如何将给定坐标转换为关键点（例如KAZE关键点）？非常感谢你！

此致利奥

Answer 1

您使用零大小创建关键点的主要问题。根据{{3}}，KeyPoint构造函数签名需要3个参数： x 和 y 坐标和 size （这是关键点）直径）。您将此尺寸设置为零。

因此，第一个变化是设置关键点直径，即。即我认为这应该有效：

keypoint = cv2.KeyPoint(x, y, 5)

但事实并非如此。原因是 OpenCV 关键点描述符计算机不接受默认 class_id （ -1 ）的关键点。我真的不知道什么是实际的 class_id 目的（参见documentation），但我将其更改为零只是因为akaze.detect(...)方法返回此字段中关键点的数量（即第一个关键点 0 ，第二个关键点 1 ，依此类推）。我还将 size 值设置为 5 ，原因相同 - 检测到的点中的这些值大约是 4.8 到 5.7

经过这些修改后，一切都变好了，我。即这段代码：

keypoints = [cv2.KeyPoint(x, y, 5, _class_id=0)] akaze = cv2.AKAZE_create("AKAZE") akaze.compute(image, keypoints)

在我的案例中给出了正确的结果（ OpenCV 3.0.0 ）。我认为对于 2.4.x 版本，它也可以。

如何使用OpenCV将给定坐标转换为Python中的KAZE Keypoints

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