1 | initial version |
SIFT descriptors ARE float, come rain or come shine:
>>> sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
>>> im = cv2.imread("img/crack.jpg",0)
>>> im.shape
(379, 500)
>>> kp,des = sift.detectAndCompute(im,None)
>>> des
array([[ 47., 9., 6., ..., 0., 0., 2.],
[ 8., 3., 5., ..., 0., 7., 15.],
[ 28., 14., 2., ..., 4., 2., 1.],
...,
[ 88., 6., 1., ..., 21., 17., 5.],
[ 66., 5., 1., ..., 23., 22., 7.],
[ 2., 0., 0., ..., 2., 1., 1.]], dtype=float32)
2 | No.2 Revision |
SIFT descriptors ARE float, come rain or come shine:
>>> sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
>>> im = cv2.imread("img/crack.jpg",0)
>>> im.shape
(379, 500)
>>> kp,des = sift.detectAndCompute(im,None)
>>> des
array([[ 47., 9., 6., ..., 0., 0., 2.],
[ 8., 3., 5., ..., 0., 7., 15.],
[ 28., 14., 2., ..., 4., 2., 1.],
...,
[ 88., 6., 1., ..., 21., 17., 5.],
[ 66., 5., 1., ..., 23., 22., 7.],
[ 2., 0., 0., ..., 2., 1., 1.]], dtype=float32)
(those are actually histogram bins, counters, they are integer numbers (in a float array), not truncated at all)