備注：SIFT算法的實質是在不同的尺度空間上查找關鍵點(特征點)，并計算出關鍵點的方向。SIFT所查找到的關鍵點是一些十分突出，不會因光照，仿射變換和噪音等因素而變化的點，如角點、邊緣點、暗區的亮點及亮區的暗點等。?

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參考地址：https://docs.opencv.org/3.4/d2/d29/classcv_1_1KeyPoint.html

測試代碼：

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import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('4.jpg',cv2.IMREAD_COLOR) gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # cv2.imshow('origin',img)#SIFT detector = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() keypoints = detector.detect(gray,None) cv2.drawKeypoints(gray,keypoints,img) points2f = cv2.KeyPoint_convert(keypoints) #將KeyPoint格式數據中的xy坐標提取出來。 print(keypoints) print(points2f)cv2.imshow('test',img)cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

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測試效果：

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轉載于:https://www.cnblogs.com/Edison25/p/9921132.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python opencv SIFT，获取特征点的坐标位置的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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