如何使用openCV 3.1在python中的SIFT算法中设置关键点（描述符）的数量？

Question

在opencv 3.0和早期版本中，可以通过使用代码来限制SIFT中的关键点数量：

kp, des = cv2.SIFT(150).detectAndCompute(pic, None) 

但是与opencv 3.1一样，SIFT已移至xfeatures2d，因此此函数给出了错误如何在SIFT opencv3.1中设置关键点的数量

我的代码是：

def gen_sift_features(gray_img):
    sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
    kp, desc = sift.detectAndCompute(gray_img, None)
    return kp, desc  

Answer 1

您可以将nfeatures参数用作：

sift = cv.xfeatures2d.SIFT_create(nfeatures=150)

这是保留的最佳功能的数量。来源：

help(cv.xfeatures2d.SIFT_create)

SIFT_create（...）

SIFT_create（[，nfeatures [，nOctaveLayers [，对比度阈值[，edgeThreshold [，sigma]]]]）-> retval

。 @param nfeatures保留的最佳功能的数量。功能按得分排序

。 （在SIFT算法中测量为局部对比度）