OpenCV-Python中的图像处理-图像特征

news2024/12/29 9:38:35

OpenCV-Python中的图像处理-图像特征

  • 图像特征
    • Harris角点检测
    • 亚像素级精度的角点检测
    • Shi-Tomasi角点检测
    • SIFT(Scale-Invariant Feature Transfrom)
    • SURF(Speeded-Up Robust Features)
    • FAST算法
    • BRIEF(Binary Robust Independent Elementary Features)算法
    • ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法
  • 特征匹配
    • Brute-Force 蛮力匹配
      • 对 ORB 描述符进行蛮力匹配
      • 对 SIFT 描述符进行蛮力匹配和比值测试
    • FLANN 匹配

图像特征

  • 特征理解
  • 特征检测
  • 特征描述

Harris角点检测

  • cv2.cornerHarris(img, blockSize, ksize, k, borderType=…)
    • img：输入图像，数据类型为float32
    • blockSize：角点检测中要考虑的领域大小
    • ksize：Sobe求导中使用的窗口大小
    • k：Harris角点检测方程中的自由参数，取值参数为 [0.04,0.06]
    • borderType：边界类型
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

# img = cv2.imread('./resource/opencv/image/chessboard.png', cv2.IMREAD_COLOR)
img = cv2.imread('./resource/opencv/image/pattern.png', cv2.IMREAD_COLOR)

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

gray = np.float32(gray)

# 输入图像必须是float32，最后一个参数在0.04到0.05之间
dst = cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.05)
dst = cv2.dilate(dst, None)

img[dst>0.01*dst.max()] = [0, 0, 255]

cv2.imshow('dst', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这里插入图片描述

亚像素级精度的角点检测

  • cv2.cornerSubPix(img, corners, winSize, zeroZone, criteria)
    最大精度的角点检测，首先要找到 Harris角点，然后将角点的重心传给这个函数进行修正。
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt


img = cv2.imread('./resource/opencv/image/subpixel.png', cv2.IMREAD_COLOR)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

gray = np.float32(gray)
dst = cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04)
dst = cv2.dilate(dst, None)
ret, dst = cv2.threshold(dst, 0.01*dst.max(), 255, 0)
dst = np.uint8(dst)

ret, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(dst)

criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 100, 0.001)

corners = cv2.cornerSubPix(gray, np.float32(centroids), (5,5), (-1, -1), criteria)

res = np.hstack((centroids, corners))

res = np.int0(res)
img[res[:,1],res[:,0]]=[0,0,255]
img[res[:,3],res[:,2]]=[0,255,0]

cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Harris 角点用红色像素标出，绿色像素是修正后的角点。
在这里插入图片描述

Shi-Tomasi角点检测

  • cv2.goodFeatureToTrack()
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('./resource/opencv/image/shitomasi_block.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, 25, 0.01, 10)

corners = np.int0(corners)

for i in corners:
    x,y = i.ravel()
    cv2.circle(img, (x,y), 3, 255, -1)

plt.imshow(img)
plt.show()

在这里插入图片描述

SIFT(Scale-Invariant Feature Transfrom)

  • SIFT，即尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform，SIFT），是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。

  • cv2.SIFT_create()

    • kp = sift.detect(img, None)：查找特征点
    • kp, des = sift.compute(img, kp)：计算特征点
    • kp, des = sift.detectAndCompute(img, None) ：直接找到特征点并计算描述符

  • cv2.drawKeypoints(img, kp, out_img, flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS)：画特征点

    • img : 输入图像
    • kp：图像特征点
    • out_img：输出图像
    • flags：
      cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DEFAULT
      cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_OVER_OUTIMG
      cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS
      cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS
import numpy as np
import cv2


# 读取图片
# img = cv2.imread('./resource/opencv/image/home.jpg')
img = cv2.imread('./resource/opencv/image/AverageMaleFace.jpg')
key_points = img.copy()
 
# 实例化SIFT算法
sift = cv2.SIFT_create()
 
# 得到特征点
kp = sift.detect(img, None)
print(np.array(kp).shape)

# 绘制特征点
cv2.drawKeypoints(img, kp, key_points, flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS)
 
# 图片展示
cv2.imshow("key points", key_points)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
 
# 保存图片
# cv2.imwrite("key_points.jpg", key_points)
 
# 计算特征
kp, des = sift.compute(img, kp)
 
# 调试输出
print(des.shape)
print(des[0])

cv2.imshow('kp', key_points)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这里插入图片描述

SURF(Speeded-Up Robust Features)

  • 文章前面介绍了使用 SIFT 算法进行关键点检测和描述。但是这种算法的执行速度比较慢，人们需要速度更快的算法。在 2006 年Bay,H.,Tuytelaars,T. 和 Van Gool,L 共同提出了 SURF（加速稳健特征）算法。跟它的名字一样，这是个算法是加速版的 SIFT。
  • 与 SIFT 相同 OpenCV 也提供了 SURF 的相关函数。首先我们要初始化一个 SURF 对象，同时设置好可选参数： 64/128 维描述符， Upright/Normal 模式等。所有的细节都已经在文档中解释的很明白了。就像我们在SIFT 中一样，我们可以使用函数 SURF.detect()， SURF.compute() 等来进行关键点搀着和描述。

img = cv2.imread(‘fly.png’, 0)
surf = cv2.SURF(400)
kp, des = surf.detectAndCompute(img, None)
len(kp) # 699
print(surf.hessianThreshold)
surf.hessianThreshold = 50000
kp, des = surf.detectAndCompute(img,None)
print(len(kp)) # 47
不检测关键点的方向
print(surf.upright) #False
surf.upright = True

FAST算法

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('./resource/opencv/image/fly.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# fast = cv2.FastFeatureDetector_create(threshold=100, nonmaxSuppression=False, type=cv2.FAST_FEATURE_DETECTOR_TYPE_5_8)
fast = cv2.FastFeatureDetector_create(threshold=400)
kp = fast.detect(img, None)
img2 = cv2.drawKeypoints(img, kp, img.copy(), color=(0, 0, 255), flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)

cv2.imshow('fast', img2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这里插入图片描述

BRIEF(Binary Robust Independent Elementary Features)算法

  • BRIEF(Binary Robust Independent Elementary Features)
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt


img = cv2.imread('./resource/opencv/image/fly.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)


# Initiate STAR detector
star = cv2.FeatureDetector_create("STAR")
# Initiate BRIEF extractor
brief = cv2.DescriptorExtractor_create("BRIEF")
# find the keypoints with STAR
kp = star.detect(img,None)
# compute the descriptors with BRIEF
kp, des = brief.compute(img, kp)
print(brief.getInt('bytes'))
print(des.shape)

ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('./resource/opencv/image/fly.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)


# ORB_create(nfeatures=..., scaleFactor=..., nlevels=..., edgeThreshold=..., firstLevel=..., WTA_K=..., scoreType=..., patchSize=..., fastThreshold=...)
orb = cv2.ORB_create()

kp = orb.detect(img, None)

kp, des = orb.compute(img, kp)

img2 = cv2.drawKeypoints(img, kp, img.copy(), color=(255, 0, 0), flags=0)
plt.imshow(img2)
plt.show()

在这里插入图片描述

特征匹配

OpenCV 中的特征匹配

  • 蛮力（ Brute-Force）匹配
  • FLANN 匹配

Brute-Force 蛮力匹配

对 ORB 描述符进行蛮力匹配

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

img1 = cv2.imread('./resource/opencv/image/box.png', 0)
img2 = cv2.imread('./resource/opencv/image/box_in_scene.png', 0)


orb = cv2.ORB_create()

kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img2, None)

bf = cv2.BFMatcher_create(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)

matches = bf.match(des1, des2)

# matches = bf:match(des1; des2) 返回值是一个 DMatch 对象列表。这个
# DMatch 对象具有下列属性：
# • DMatch.distance - 描述符之间的距离。越小越好。
# • DMatch.trainIdx - 目标图像中描述符的索引。
# • DMatch.queryIdx - 查询图像中描述符的索引。
# • DMatch.imgIdx - 目标图像的索引。

# 距离排序
matches = sorted(matches, key = lambda x:x.distance)

# 画出前30匹配
img3 = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, matches[:30], None, flags=2)

cv2.imshow('img', img3)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这里插入图片描述

对 SIFT 描述符进行蛮力匹配和比值测试

现在我们使用 BFMatcher.knnMatch() 来获得 k 对最佳匹配。在本例中我们设置 k = 2，这样我们就可以使用 D.Lowe 文章中的比值测试了。

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

img1 = cv2.imread('./resource/opencv/image/box.png', 0)
img2 = cv2.imread('./resource/opencv/image/box_in_scene.png', 0)

sift = cv2.SIFT_create()
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)

bf = cv2.BFMatcher_create()
matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2)

good = []
for m,n in matches:
    if m.distance < 0.75*n.distance:
        good.append([m])

# drawMatchesKnn(img1, keypoints1, img2, keypoints2, matches1to2, outImg, matchColor=..., singlePointColor=..., matchesMask=..., flags: int = ...)
img3 = cv2.drawMatchesKnn(img1, kp1, img2, kp2, good[:100], None, flags=2)
plt.imshow(img3)
plt.show()

在这里插入图片描述

FLANN 匹配

FLANN 是快速最近邻搜索包（Fast_Library_for_Approximate_Nearest_Neighbors）的简称。它是一个对大数据集和高维特征进行最近邻搜索的算法的集合，而且这些算法都已经被优化过了。在面对大数据集时它的效果要好于 BFMatcher。我们来对第二个例子使用 FLANN 匹配看看它的效果。

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

img1 = cv2.imread('./resource/opencv/image/box.png', 0)
img2 = cv2.imread('./resource/opencv/image/box_in_scene.png', 0)


sift = cv2.SIFT_create()
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)

flann = cv2.FlannBasedMatcher_create()
matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)

matchesMask = [[0,0] for i in range(len(matches))]

for i, (m, n) in enumerate(matches):
    if m.distance < 0.7*n.distance:
        matchesMask[i] = [1,0]

draw_params = dict(matchColor = (0, 255, 0),
        singlePointColor = (255, 0, 0),
        matchesMask = matchesMask,
        flags = 0)

img3 = cv2.drawMatchesKnn(img1, kp1, img2, kp2, matches, None, **draw_params)
plt.imshow(img3)
plt.show()

在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/893449.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

网络综合布线实训室建设方案

网络综合布线实训室建设方案

一、网络综合布线系统概述 网络综合布线系统是为了满足数据通信需求而设计和建立的一套基础设施。它提供了数据传输、信号传输和电力供应的基础结构&#xff0c;支持各种网络设备和终端设备之间的连接。 网络综合布线系统通常包括以下组成部分&#xff1a; 1&#xff09; 数据…
阅读更多...
Element：input输入框远程搜索返回输入建议的代码详解

Element：input输入框远程搜索返回输入建议的代码详解

文章目录 1 原始代码2 代码详解3 添加注释后的代码&#xff1a;4 createStateFilter方法中0代表什么&#xff1f;5 包含即返回建议值 1 原始代码 官网链接&#xff1a;https://element.eleme.cn/#/zh-CN/component/input 官网代码&#xff1a; <template><el-autoc…
阅读更多...
Betty核心源码解析（二）--ServerBootstrap启动过程

Betty核心源码解析（二）--ServerBootstrap启动过程

serverbootstrap用于建立netty服务端&#xff0c;核心逻辑-- 设置线程池-- bossGroup和workGroup设置accept连接handler定义服务器的色弱v儿serversocketchannel实现设置IO读写的业务逻辑相关childHanlder绑定监听端口-- 创建serversocketchannel对象初始化serversocketchanne…
阅读更多...
​ Spring Clould 配置中心 - Nacos

​ Spring Clould 配置中心 - Nacos

视频地址&#xff1a;微服务&#xff08;SpringCloudRabbitMQDockerRedis搜索分布式&#xff09; Nacos配置管理-Nacos实现配置管理&#xff08;P24、P25&#xff09; Nacos除了可以做注册中心&#xff0c;同样可以做配置管理来使用。 当微服务部署的实例越来越多&#xff0c…
阅读更多...
java练习4.快速查找

java练习4.快速查找

题目: 数组 arr[6,1,3,7,9,8,5,4,2],用快速排序进行升序排序. import java.util.Random;public class recursionDemo {public static void main(String[] args) {/*快速排序:* 第一轮:以0索引为基准数,确定基准数在数组正确的位置,* 比基准数小的放到左边,比基准数大的放在右边…
阅读更多...
Python数据分析实战-*和**实现可变多参数的传入或变量的拆解（附源码和实现效果）

Python数据分析实战-*和**实现可变多参数的传入或变量的拆解（附源码和实现效果）

实现功能 *和**实现多参数的传入或变量的拆解 实现代码 # 1、实现多参数的传入 def one(a,*b):"""a是一个普通传入参数&#xff0c;*b是一个非关键字星号参数"""print(b) one(1,2,3,4,5,6) 其中&#xff0c;第一个的输入可以理解为&#xff1a…
阅读更多...
记一次微信小游戏渗透测试

记一次微信小游戏渗透测试

本文转载于&#xff1a;https://www.freebuf.com/vuls/371936.html 准备工作 因为目标站点只能用微信打开&#xff0c;微信又不能调试看代码。这里推荐可以使用pc端旧版微信3.2.1&#xff0c;具体方法放链接里&#xff1a; https://blog.csdn.net/qq_45863248/article/details/…
阅读更多...
（7）(7.3) 自动任务中的相机控制

（7）(7.3) 自动任务中的相机控制

文章目录 前言 7.3.1 概述 7.3.2 自动任务类型 7.3.3 创建合成图像 前言 本文介绍 ArduPilot 的相机和云台命令&#xff0c;并说明如何在 Mission Planner 中使用这些命令来定义相机勘测任务。这些说明假定已经连接并配置了相机触发器和云台(camera trigger and gimbal hav…
阅读更多...
批量爬虫采集大数据的技巧和策略分享

批量爬虫采集大数据的技巧和策略分享

作为一名专业的爬虫程序员&#xff0c;今天主要要和大家分享一些技巧和策略&#xff0c;帮助你在批量爬虫采集大数据时更高效、更顺利。批量爬虫采集大数据可能会遇到一些挑战&#xff0c;但只要我们掌握一些技巧&#xff0c;制定一些有效的策略&#xff0c;我们就能在数据采集…
阅读更多...
【设计模式】订单状态流传中的状态机与状态模式

【设计模式】订单状态流传中的状态机与状态模式

文章目录 1. 前言2.状态模式2.1.订单状态流转案例2.1.1.状态枚举定义2.1.2.状态接口与实现2.1.3.状态机2.1.4.测试 2.2.退款状态的拓展2.2.1.代码拓展2.2.2.测试 2.3.小结 3.总结 1. 前言 状态模式一般是用在对象内部的状态流转场景中&#xff0c;用来实现状态机。 什么是状态…
阅读更多...
Lnton羚通关于PyTorch的保存和加载模型基础知识

Lnton羚通关于PyTorch的保存和加载模型基础知识

SAVE AND LOAD THE MODEL (保存和加载模型) PyTorch 模型存储学习到的参数在内部状态字典中&#xff0c;称为 state_dict, 他们的持久化通过 torch.save 方法。 model models.shufflenet_v2_x0_5(pretrainedTrue) torch.save(model, "../../data/ShuffleNetV2_X0.5.pth…
阅读更多...
如何在前端实现WebSocket发送和接收TCP消息（多线程模式)

如何在前端实现WebSocket发送和接收TCP消息（多线程模式)

目录 第一步&#xff1a;创建WebSocket连接第二步&#xff1a;监听WebSocket事件第三步&#xff1a;发送消息第四步&#xff1a;后端处理函数说明 当在前端实现WebSocket发送和接收TCP消息时&#xff0c;可以使用以下步骤来实现多线程模式。本文将详细介绍如何在前端实现WebSoc…
阅读更多...
DDT数据驱动+Pytest+Allure+自定义代码封装

DDT数据驱动+Pytest+Allure+自定义代码封装

DDT数据驱动PytestAllure自定义代码封装 CASE --判断运行--单文件去进行运行 CASE --判断 运行–单文件去进行运行 一次性运行多个case——Pytest 1.前置条件&#xff1a; pip install pytest 2.Pytest——脚手架——可以站在它的身上做一系列的事情 3.规则的遵守 4.test_开头…
阅读更多...
传感网应用开发实训室建设方案

传感网应用开发实训室建设方案

传感网应用开发实训室概述 物联网是我国战略性新兴产业的重要组成部分&#xff0c;《物联网“十二五”发展规划》圈定了10大领域重点示范工程&#xff0c;第一个关键技术创新工程提出“充分发挥企业主体作用&#xff0c;积极利用高校和研究所实验室的现有研究成果&#xff0c;在…
阅读更多...
springBoot 配置文件引入 redis 的相关参数说明

springBoot 配置文件引入 redis 的相关参数说明

在Spring Boot应用中使用Redis作为缓存或数据存储时&#xff0c;可以在应用的配置文件中配置相关参数。下面是常用的Redis配置参数及其说明&#xff1a; spring.redis.host: Redis服务器主机地址&#xff0c;默认为localhost。spring.redis.port: Redis服务器端口&#xff0c;…
阅读更多...
游戏工作室如何使用代理服务器防封

游戏工作室如何使用代理服务器防封

嘿&#xff0c;各位游戏工作室的小伙伴们&#xff01;作为一名专业的程序员&#xff0c;我今天要和大家分享一个有关代理服务器的技巧&#xff0c;这个技巧可以帮助你们解决封号和封禁的问题。 首先&#xff0c;我们得明白为什么要使用代理服务器来解决封号和封禁的问题。在我们…
阅读更多...
酷开科技 | 酷开系统影视库，中外影片一网打尽

酷开科技 | 酷开系统影视库，中外影片一网打尽

相信大家在日常的生活中也会遇到一些令人焦虑的事情&#xff0c;这个时候你们又是如何处理的呢&#xff1f;你可以听听音乐、出去步行或者看场电影。认真聆听音乐中的每一段旋律&#xff0c;感受乐器的灵魂&#xff0c;特别能够让人沉静下来&#xff1b;走在城市的街道上&#…
阅读更多...
RabiitMq-4工作队列/消息应答/消息持久化/不公平分发

RabiitMq-4工作队列/消息应答/消息持久化/不公平分发

1.工作队列 工作机制类似一个生产者&#xff0c;多个消费者。工作队列采用轮训的机制&#xff0c;即工作线程一次只能处理一个消息&#xff0c;轮流处理 公共方法 public class MqUtiles {public static final String QUEUE_NAME"hello";public static Channel fu…
阅读更多...
马修斯相关系数MCC简介

马修斯相关系数MCC简介

在评估机器学习模型的性能时&#xff0c;F1score都被首选指标。在本文中&#xff0c;我们将介绍一个值得更多关注和认可的替代度量:马修斯相关系数(MCC)。 F1score通过协调准确率和召回率来计算&#xff0c;旨在在两者之间取得平衡。但是假设我们有一个具有以下混淆矩阵的数据集…
阅读更多...
亿发软件：多门店进销存商品信息管理解决方案，专业记账开单软件

亿发软件：多门店进销存商品信息管理解决方案，专业记账开单软件

物资难以有效管理&#xff1a;不同种类的物资繁多&#xff0c;难以实现一体化管理&#xff1b;数据更新缓慢&#xff1a;数据无法实时更新&#xff0c;难以进行成本和毛利核算&#xff0c;导致企业盈利状况不明晰&#xff1b;沟通效率低下&#xff1a;收发货单分配不及时&#…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023