可视化OpenCV KeyPoints

Question

我正在学习OpenCV,目前我正在尝试理解存储在a中的基础数据,KeyPoint以便我可以更好地利用我正在处理的应用程序的数据.

到目前为止,我一直在浏览这两页:

http://docs.opencv.org/modules/features2d/doc/common_interfaces_of_feature_detectors.html?highlight=featuredetector#FeatureDetector

http://docs.opencv.org/doc/tutorials/features2d/feature_detection/feature_detection.html

然而,当我按照教程使用时drawKeypoints(),这些点的大小和形状都相同,并且使用看似随意的颜色绘制.

我想我可以遍历每个关键点的属性:绘制一个圆圈,绘制一个箭头(为角度),根据响应给它一个颜色,等等.但我认为必须有一个更好的方法.

是否有内置方法或类似的其他方法drawKeypoints()将帮助我更有效地可视化KeyPoints图像？

Answer 1

是的,有执行任务的方法.如文档中所述

对于每个关键点,将绘制具有关键点大小和方向的关键点周围的圆

如果您使用的是Java,则只需指定关键点的类型即可:

Features2d.drawKeypoints(image1, keypoints1, imageOut2,new Scalar(2,254,255),Features2d.DRAW_RICH_KEYPOINTS);

在C++中:

drawKeypoints( img_1, keypoints_1, img_keypoints_1, Scalar::all(-1), DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS );

Answer 2

我有一个类似的问题，想自定义绘制的点，决定分享我的解决方案，因为我想改变绘制的点的形状。

您可以根据需要更改 cv2.circle 的行。im 是要绘制点的输入图像，keyp 是要绘制的关键点，col 是线条颜色，th 是圆边缘的粗细。

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def drawKeyPts(im,keyp,col,th):
    for curKey in keyp:
        x=np.int(curKey.pt[0])
        y=np.int(curKey.pt[1])
        size = np.int(curKey.size)
        cv2.circle(im,(x,y),size, col,thickness=th, lineType=8, shift=0) 
    plt.imshow(im)    
    return im    

imWithCircles = drawKeyPts(origIm.copy(),keypoints,(0,255,0),5)