Python中的opencv2 ORB数据结构的深层副本

我想使用先前检测到的ORB特征位置来提取图像中的ORB描述符，使用先前确定的位置，从而绕过检测器。Python中的opencv2 ORB数据结构的深层副本

我似乎无法得到检测到的功能的深层拷贝，然后传回来生成新的描述符。

使用原始数据不变f1关键点来生成描述符的im_y形象工程
运行检测两次，以确定重复显然不工作，而是一个黑客攻击的一位，我希望做一些处理在原始特征点上。
我的MacPorts通过OS X上运行的Python 2.7.6，2.4.8 opencv的，10.8.5

代码：

from matplotlib import pyplot as plt 
import copy as cp 
import cv2 

im_x = cv2.imread('stinkbug1.png', 0) 
im_y = cv2.imread('stinkbug2.png', 0) 

orb = cv2.ORB() 

# Keypoint detection in first image 
f1 = orb.detect(im_x, None) 
f1, d1 = orb.compute(im_x, f1) 

# Make a copy of the orginal key points 
f2 = cp.deepcopy(f1) 

# Magic processing here 

# Get descriptors from second y image using the detected points from the x image 
f2, d2 = orb.compute(im_y, f2) 

# f2 and d2 are now an empty list and a <NoneType>

来源

2014-05-09 Maurits

显然，deepcopy的不工作的关键点。由于功能F1仅仅是一个关键点的列表，你可以手动复制的关键点的列表：

def features_deepcopy (f): 
    return [cv2.KeyPoint(x = k.pt[0], y = k.pt[1], 
      _size = k.size, _angle = k.angle, 
      _response = k.response, _octave = k.octave, 
      _class_id = k.class_id) for k in f] 

f2 = features_deepcopy(f1)

我希望这将有助于;-)

克里斯托夫

来源

2014-05-12 19:41:33 Christophe

Python中的opencv2 ORB数据结构的深层副本

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