xcv3_sift_count — 2D features op

• 数据种类:image → feature

• 调用:fullseye.apply(img, "xcv3_sift_count", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出(非图像的返回值直接显示其值)。*

用法

SIFT 特征点数(OpenCV `cv2.SIFT_create().detect`)。将图像中检测到的尺度不变特征点(SIFT keypoints)的数量作为 feature 返回——可作为纹理复杂度/可用于匹配的特征点丰富程度的指标。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

`a は検出上限数 nfeatures(int(50+450*a) で 50〜500)を振る —— 上限に達するまでは実際の検出数がそのまま返るので、上限に張り付いていないか確認が要る。b` は未使用。

详细使用指南

• gallery2d_features 族使用指南

参考(示例数据・文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。

在 Studio 中试试

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

xcv3_sift_count 0.50 0.50

▸ Load this pipeline  ·  Load & run

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 feature 作为输入)

identity

同类别(features)

blob_count · area_frac · count_contours · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat · sk_blur_effect

*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

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