import cv2
def sift_kp(image):
gray_image = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
sift = cv2.SIFT.create()
kp,des = sift.detectAndCompute(image, None)
#kp_image = cv2.drawKeypoints(image, kp, None)
kp_image = cv2.drawKeypoints(image, kp, image, (122, 255, 122), flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)
return kp_image,kp,des
#image = cv2.imread('E:\pythonProject\\N2.jpg')
#image = cv2.imread('E:\pythonProject\image1.jpg')
image = cv2.imread('E:\pythonProject\ldh1.jpg')
kp_image, _, des = sift_kp(image)
print(image.shape, des.shape)
cv2.namedWindow('sift features',cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('sift features', kp_image)
if cv2.waitKey(0) == 27:
cv2.destroyAllWindows()
老版本的OpenCV，则第四行用
sift = cv2.xfeatures2d_SIFT.create()
cv2.drawKeypoints(image, keypoints, outImage, color=None, flags=None)
image 原始图像，可以使三通道或单通道图像；
keypoints 特征点向量，向量内每一个元素是一个KeyPoint对象，包含了特征点的各种属性信息；
outImage 特征点绘制的画布图像，可以是原图像；
color 绘制的特征点的颜色信息，默认绘制的是随机彩色；
flags 特征点的绘制模式，其实就是设置特征点的那些信息需要绘制，那些不需要绘制，有以下几种模式可选：
DRAW_MATCHES_FLAGS_DEFAULT：只绘制特征点的坐标点，显示在图像上就是一个个小圆点，每个小圆点的圆心坐标都是特征点的坐标。
DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_OVER_OUTIMG：函数不创建输出的图像，而是直接在输出图像变量空间绘制，要求本身输出图像变量就是一个初始化好了的，size与type都是已经初始化好的变量。
DRAW_MATCHES_FLAGS_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS ：单点的特征点不被绘制。
DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS：绘制特征点的时候绘制的是一个个带有方向的圆，这种方法同时显示图像的坐标，size和方向，是最能显示特征的一种绘制方式
Original: https://blog.csdn.net/GGY1102/article/details/128430788
Author: Robot-G
Title: SIFT特征提取和匹配
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