回答編集履歴
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コード修正
answer
CHANGED
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@@ -32,7 +32,7 @@
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dst_image = cv2.drawKeypoints(src_image, keypoints, None)
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descriptor = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
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-
_,
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+
_, values = descriptor.compute(image=src_image, keypoints=keypoints)
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cv2.imshow('src', src_image)
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cv2.imshow('dst', dst_image)
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2
コード修正
answer
CHANGED
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@@ -18,7 +18,7 @@
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18
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19
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ret_keypoints = []
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for key in keys:
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-
ret_keypoints.append(cv2.KeyPoint(key
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+
ret_keypoints.append(cv2.KeyPoint(*key, interval))
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return ret_keypoints
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追記
answer
CHANGED
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@@ -6,6 +6,7 @@
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6
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7
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参考までに、次のようにして簡単に網目状の検出を行うことができます。
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特徴点の位置は全ての画像で共通していますから、一回だけ計算して使いまわせますね。
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```Python
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import cv2
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import numpy as np
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@@ -39,4 +40,9 @@
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if __name__ == '__main__':
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main()
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-
```
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```
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正直に言うと、私自身記述子がNoneになる原因は未だ突き止めていません。
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しかし、特徴点の検出をもう少しスマートにすることで、見通しがつくのではないでしょうか。
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直接的な回答になっておらずすみません、また上手くいかないことがあればご質問ください。
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