import cv2
img1 = cv2.imread('imref/ref-DN.png',0) # queryImage
# Initiate SIFT detector
sift = cv2.SIFT()
# find the keypoints and descriptors with SIFT
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1,None)
print("end")输出它，en:
Errore di segmentazione (core dump creato)
Segmentation error (core dump created)我的linux kubuntu 18.04lts桌面有32gb的ram
其他代码工作良好，但不筛选
cat /proc/meminfo
MemTotal: 32776404 kB
MemFree: 29683128 kB
MemAvailable: 31038428 kB此处所附图像为2k（61x54）像素
为什么会这样？谢谢大家 cv2.__version__ -> '4.5.1'
多亏了alkasm
sift = cv2.SIFT_create()解决了我的问题
1条答案
按热度按时间pgccezyw1#
opencv中的特征检测器应该使用它们的静态
create方法。在api引用中不使用构造函数是不明确的，但是您可以在文档中看到SIFT那个班级create()方法是唯一显示的方法（它们显示相应的python调用是SIFT_create()).之所以有必要这样做，是因为opencv
Algorithm类别（哪个Feature2D是的子类）使用pimpl习惯用法实现，以便SIFT实际上是一个不打算直接示例化的基类/虚拟类；相反SIFT::create返回一个SIFT_Impl示例，如代码中所示。python绑定可能会在将来的某个时候被“修复”以缓解这个问题，但是在此之前，您需要使用SIFT_create(),BRISK_create()，依此类推。还要注意的是
SIFT.create()以及BRISK.create()等等是有效的生成名称，它们是等价的，但是您会发现下划线版本在教程和人们的项目中更为常见，而且它们目前是明确记录的。