1.3.2 实际应用
使用SIFT的步骤：
- 创建SIFT对象：
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() - 进行检测：
kp = sift.detect(gray) - 绘制关键点：
cv2.drawKeypoints(gray, kp, img)
代码实现：
import cv2 img = cv2.imread('../resource/chess.bmp') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 创建SIFT对象 # 注意：xfeatures2d是OpenCV的扩展包中的内容，需要安装opencv-contrib-python sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() # 进行检测 kp = sift.detect(gray) # kp是一个列表，存放的是封装的KeyPoint对象 print(kp) # 绘制关键点 cv2.drawKeypoints(gray, kp, img) cv2.imshow('img', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
1.3.3 关键点和描述子
关键点：位置、大小和方向
关键点描述子：记录了关键点周围对其有共享的像素点的一组向量值，其不受仿射变换、光照变换等影响，描述子的作用就是进行特征匹配，在后面进行特征匹配的时候会用上。
1、计算描述子
kp, des = sift.compute(img, kp)
其作用是进行特征匹配。
2、同时计算关键点和描述子
kp, des = sift.detectAndCompute(img, ...)
mask：指明对img中哪个区域进行计算。
代码实现：
import cv2 img = cv2.imread('../resource/chess.bmp') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 创建SIFT对象 sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() # 进行检测 kp = sift.detect(gray) # 检测关键点，并计算描述子 kp, des = sift.compute(img, kp) # 或者一步到位，把关键点和描述子一起检测出来 # kp, des = sift.detectAndCompute(img, None) print(kp) print(len(kp)) print(type(des)) print(des) print(des.shape)
(<KeyPoint 000001A931FBFE40>, <KeyPoint 000001A931FBFE70>, <KeyPoint 000001A931FBFEA0>, <KeyPoint 000001A931FBFED0>, <KeyPoint 000001A931FBFF00>, <KeyPoint 000001A931FBFF30>, <KeyPoint ... 000001A931FC47E0>) 391 <class 'numpy.ndarray'> [[ 0. 0. 9. ... 0. 0. 0.] [ 0. 2. 20. ... 0. 0. 0.] [ 0. 0. 26. ... 0. 0. 0.] ... [ 0. 0. 9. ... 0. 0. 0.] [ 0. 0. 7. ... 0. 0. 0.] [ 0. 5. 29. ... 0. 0. 0.]] (391, 128)
1.4 SURF特征检测
Speed Up Robust Features（SURF，加速稳健特征），是一种稳健的局部特征点检测和描述算法。
最初由Herbert Bay发表在2006年的欧洲计算机视觉会议（European Conference on Computer Vision，ECCV）上，并在2008年正式发表在Computer Vision and Image Understanding期刊上。
SURF是对David Lowe在1999年提出的SIFT算法的改进，提升了算法的执行效率，为算法在实时计算机视觉系统中应用提供了可能。
如果想对一系列的图像进行快速的特征检测，使用SIFT会非常慢。因此SIFT最大的问题就是速度慢，所以才有了SURF。
注意：SURF在较新版本的OpenCV中已经申请专利。需要降OpenCV版本才能使用，降到3.4.1.15就可以使用了。
使用SURF的步骤：
- 创建SURF对象：
surf = cv2.xfeatures2d.SURF_create() - 进行检测：
kp, des = surf.detectAndCompute(img, mask) - 绘制关键点：
cv2.drawKeypoints(gray, kp, img)
代码实现：
import cv2 img = cv2.imread('../resource/chess.bmp') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 创建SURF对象 surf = cv2.xfeatures2d.SURF_create() # 进行检测 kp, des = surf.detectAndCompute(gray, None) print(des[0]) # 绘制关键点 cv2.drawKeypoints(gray, kp, img) cv2.imshow('img', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
版权问题，运行不出来，降OpenCV版本也出错了。
1.5 ORB特征检测
ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF），可以做到实时检测。
FAST：可以做到特征点的实时检测。
BRIEF：对已经检测到的特征点进行描述，加快了特征描述符建立的速度，同时也极大的降低了特征匹配的时间。
使用ORB的步骤：
- 创建ORB对象：
orb = cv2.ORB_create() - 进行检测：
kp, des = orb.detectAndCompute(gray, None) - 绘制关键点：
cv2.drawKeypoints(gray, kp, img)
代码实现：
import cv2 img = cv2.imread('../resource/chess.bmp') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 创建ORB对象 orb = cv2.ORB_create() # 进行检测 kp, des = orb.detectAndCompute(gray, None) print(des[0]) # 绘制关键点 cv2.drawKeypoints(gray, kp, img) cv2.imshow('img', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
2、特征匹配
2.1 暴力特征匹配
BF（Brute-Force），暴力特征匹配方法。它使用第一组中的每个特征的描述子，与第二组中的所有特征描述子进行匹配，计算它们之间的差距，然后将最接近一个匹配返回。
基本步骤：
- 创建匹配器：
cv2.BFMatcher() - 进行特征匹配：
bf.match() - 绘制匹配点：
cv2.drawMatches()
BFMatcher()用法：
bf = cv2.BFMatcher(normType: None, crossCheck: None)
- normType：NORM_L1，NORM_L2（默认），NORM_HAMMING，NORM_HAMMING2，…
- NORM_L1：取描述子的绝对值进行加法运算
- NORM_L2：欧氏距离
- HAMMING：通过判断二进制位
L1andL2norms are preferable choices for SIFT and SURF descriptors,
NORM_HAMMINGshould be used with ORB, BRISK and BRIEF,NORM_HAMMING2should be used with ORB whenWTA_K==3or4.
- crossCheck：是否进行交叉匹配，默认为False
match()用法： 对两幅图的描述子进行计算
match = bf.match(queryDescriptors, trainDescriptors, mask: None)
参数为：SIFT、SURF、ORB等计算的描述子
drawMatches()用法：
cv2.drawMatches(img1, keypoints1, img2, keypoints2, matches1to2, outImg, matchColor: None, singlePointColor: None, matchesMask: None, flags: None)
参数为：搜索img， kp；匹配图img，kp；match()方法返回的结果match。
代码实现：
import cv2 img1 = cv2.imread('../resource/cv.bmp') img2 = cv2.imread('../resource/cv.webp') gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 创建SIFT特征检测器 sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() # 进行检测,计算描述子与特征点 kp1, des1 = sift.detectAndCompute(gray1, None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(gray2, None) # 创建匹配器 bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_L1) # 进行特征匹配 match = bf.match(des1, des2) # 绘制匹配点 img = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, match, None) cv2.imshow('img', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
2.2 FLANN特征匹配
FLANN优缺点：
- 在进行批量特征匹配时，FLANN速度更快。
- 由于它使用的是邻近近似值，所以精度较差。
基本步骤：
- 创建FLANN匹配器：
cv2.FlannBasedMatcher() - 进行特征匹配：flann.match/knnMatch
- 绘制匹配点：cv2.drawMatches()/drawMatchesKnn()
FlannBasedMatcher()用法：
# index_params = dict(algorithm=cv2.FLANN_INDEX_KDTREE, tress=5) index_params = dict(algorithm=1, tress=5) search_params = dict(checks=50) flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params)
- index_params字典：匹配算法 KDTREE（SIFT，SURF）、LSH（ORB）
- search_params字典：指定KDTREE算法中遍历树的次数
knnMatch()用法：
match = cv2.knnMatch(queryDescriptors, trainDescriptors, k, mask: None, compactResult: None)
- queryDescriptors, trainDescriptors：SIFT，SURF，ORB等计算的描述子
- k：表示取欧氏距离最近的前k个关键点
- 返回的是匹配的结果DMatch对象
- DMatch的内容：
- distance：描述子之间的距离，值越低越好
- queryIdx：第一幅图像的描述子索引值
- trainIdx：第二幅图像的描述子索引值
- imgIdx：第二幅图像的索引值
drawMatchesKnn()用法：
cv2.drawMatchesKnn(img1, keypoints1, img2, keypoints2, matches1to2, outImg, matchColor: None, singlePointColor: None, matchesMask: None, flags: None)
参数为：搜索img，kp；匹配图img，kp；match()方法返回的匹配结果match。
代码实现：
import cv2 # 读取两幅图像 img1 = cv2.imread('../resource/cv.bmp') img2 = cv2.imread('../resource/cv.webp') gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 创建SIFT特征检测器 sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() # 进行检测,计算描述子与特征点 kp1, des1 = sift.detectAndCompute(gray1, None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(gray2, None) # 创建匹配器 # index_params = dict(algorithm=cv2.FLANN_INDEX_KDTREE, tress=5) index_params = dict(algorithm=1, tress=5) search_params = dict(checks=50) flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params) # 进行特征匹配 match = flann.knnMatch(des1, des2, k=2) # 优化 good = [] for i, (m, n) in enumerate(match): if m.distance < 0.7 * n.distance: good.append(m) # 绘制匹配点 ret = cv2.drawMatchesKnn(img1, kp1, img2, kp2, [good], None) cv2.imshow('ret', ret) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
3、图像查找
单应性的作用（一）：
单应性的作用（二）：
代码实现： 特征匹配 + 单应性矩阵
import cv2 import numpy as np # 读取两幅图像 img1 = cv2.imread('../resource/cv.bmp') img2 = cv2.imread('../resource/cv.webp') gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 创建SIFT特征检测器 sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() # 进行检测,计算描述子与特征点 kp1, des1 = sift.detectAndCompute(gray1, None) kp2, des2 = sift.detectAndCompute(gray2, None) # 创建匹配器 # index_params = dict(algorithm=cv2.FLANN_INDEX_KDTREE, tress=5) index_params = dict(algorithm=1, tress=5) search_params = dict(checks=50) flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params) # 进行特征匹配 match = flann.knnMatch(des1, des2, k=2) # 优化 good = [] for i, (m, n) in enumerate(match): if m.distance < 0.7 * n.distance: good.append(m) # 做判断 if len(good) >= 4: # 单应性矩阵 srcPts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2) dstPts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1, 1, 2) H, _ = cv2.findHomography(srcPts, dstPts, cv2.RANSAC, 5.0) # 透视变换 h, w = img1.shape[:2] pts = np.float32([[0, 0], [0, h - 1], [w - 1, h - 1], [w - 1, 0]]).reshape(-1, 1, 2) dst = cv2.perspectiveTransform(pts, H) # 用线框出来 cv2.polylines(img2, [np.int32(dst)], True, (255, 0, 255), 3) else: print('The number of good is less than 4.') exit() # 绘制匹配点 ret = cv2.drawMatchesKnn(img1, kp1, img2, kp2, [good], None) cv2.imshow('ret', ret) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
