介绍在本文中,我将讨论使用 OpenCV 进行图像特征检测、描述和特征匹配的各种算法。首先,让我们看看什么是计算机视觉,OpenCV 是一个开源计算机视觉库。当人类看到这张图片时会发生什么?
他将能够识别图像中的面孔。因此,简单来说,计算机视觉就是让计算机能够像人类一样查看和处理视觉数据。计算机视觉涉及分析图像以产生有用的信息。
什么是特征?当你看到芒果图像时,如何识别它是芒果?通过分析颜色、形状和质地,你可以说它是芒果。用于识别图像的线索称为图像的特征。同样,计算机视觉的功能是检测图像中的各种特征。我们将讨论 OpenCV 库中用于检测特征的一些算法。
1． 特征检测算法
1．1 Harris角点检测Harris角点检测算法用于检测输入图像中的角点。该算法有三个主要步骤。确定图像的哪个部分的强度变化很大,因为角落的强度变化很大。它通过在整个图像中移动一个滑动窗口来实现这一点。对于识别的每个窗口,计算一个分值 R。对分数应用阈值并标记角点。这是该算法的 Python 实现。
import cv2
import numpy as np
imput_img = 'det_1．jpg'
ori = cv2．imread(imput_img)
image = cv2．imread(imput_img)
gray = cv2．cvtColor(image,cv2．COLOR_BGR2GRAY)
gray = np．float32(gray)
dst = cv2．cornerHarris(gray,2,3,0．04)
dst = cv2．dilate(dst,None)
image[dst>0．01*dst．max()]=[0,0,255]
cv2．imshow('Original',ori)
cv2．imshow('Harris',image)
if cv2．waitKey(0) & 0xff == 27:
cv2．destroyAllWindows()
这是输出。
1．2 Shi-Tomasi 角点检测器
这是另一种角点检测算法。它的工作原理类似于哈里斯角检测。这里唯一的区别是 R 值的计算。该算法还允许我们找到图像中最好的 n 个角。让我们看看 Python 的实现。import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2．imread('det_1．jpg')
ori = cv2．imread('det_1．jpg')
gray = cv2．cvtColor(img,cv2．COLOR_BGR2GRAY)
corners = cv2．goodFeaturesToTrack(gray,20,0．01,10)
corners = np．int0(corners)
for i in corners:
x,y = i．ravel()
cv2．circle(img,(x,y),3,255,-1)
cv2．imshow('Original', ori)
cv2．imshow('Shi-Tomasi', img)
cv2．waitKey(0)
cv2．destroyAllWindows()
这是 Shi-Tomasi 算法的输出。这里检测到前 20 个角。
下一个是尺度不变特征变换。
1．3 尺度不变特征变换(SIFT)SIFT
用于检测角、斑点、圆等。它还用于缩放图像。
考虑这三个图像。尽管它们在颜色、旋转和角度上有所不同,但你知道这是芒果的三种不同图像。计算机如何能够识别这一点?在这种情况下,Harris 角点检测和 Shi-Tomasi 角点检测算法都失败了。但 SIFT 算法在这里起着至关重要的作用。它可以从图像中检测特征,而不管其大小和方向。让我们实现这个算法。import numpy as np
import cv2 as cv
ori = cv．imread('det_1．jpg')
img = cv．imread('det_1．jpg')
gray = cv．cvtColor(img,cv．COLOR_BGR2GRAY)
sift = cv．SIFT_create()
kp, des = sift．detectAndCompute(gray,None)
img=cv．drawKeypoints(gray,kp,img,flags=cv．DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)
cv．imshow('Original',ori)
cv．imshow('SIFT',image)
if cv．waitKey(0) & 0xff == 27:
cv．destroyAllWindows()
输出如下所示。
你可以看到图像中有一些线条和圆圈。特征的大小和方向分别用圆圈和圆圈内的线表示。我们将看到下一个特征检测算法。
1．4 加速鲁棒特征(SURF)
SURF算法只是SIFT的升级版。以下是代码实现:import numpy as np
import cv2 as cv
ori =cv．imread('/content/det1．jpg')
img = cv．imread('/content/det1．jpg')
surf = cv．xfeatures2d．SURF_create(400)
kp, des = surf．detectAndCompute(img,None)
img2 = cv．drawKeypoints(img,kp,None,(255,0,0),4)
cv．imshow('Original', ori)
cv．imshow('SURF', img2)
接下来,我们将看到如何提取另一个名为 bob 的特征。
2． 斑点检测BLOB
代表二进制大对象。它指的是特定二值图像中具有共同属性的一组连接像素或区域。这些区域是 OpenCV 中的轮廓,具有一些额外的特征,如质心、颜色、面积、均值和覆盖区域中像素值的标准差。以下是代码实现:import cv2
import numpy as np;
ori = cv2．imread('det_1．jpg')
im = cv2．imread("det_1．jpg", cv2．IMREAD_GRAYSCALE)
detector = cv2．SimpleBlobDetector_create()
keypoints = detector．detect(im)
im_with_keypoints = cv2．drawKeypoints(im, keypoints, np．array([]), (0,0,255), cv2．DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)
cv2．imshow('Original',ori)
cv2．imshow('BLOB',im_with_keypoints)
if cv2．waitKey(0) & 0xff == 27:
cv2．destroyAllWindows()
让我们看看输出。在这里,斑点被很好地检测到。
现在,让我们进入特征描述符算法。
3． 特征描述符算法
特征通常是图像中的不同点,描述符给出特征,因此它描述了所考虑的关键点。它提取该点周围的局部邻域,从而创建局部图像块并计算来自该局部块的特征。3．1 定向梯度直方图(HoG)在深度学习出现之前,HoG 是对象检测应用中最突出的特征描述符之一。HoG 是一种用于计算图像局部中梯度方向出现的技术。让我们实现这个算法。from skimage．feature import hog
import cv2
ori = cv2．imread('/content/det1．jpg')
img = cv2．imread("/content/det1．jpg")
_, hog_image = hog(img, orientations=8, pixels_per_cell=(16, 16),
cells_per_block=(1, 1), visualize=True, multichannel=True)
cv2．imshow('Original', ori)
cv2．imshow('HoG', hog_image)
下一个是BRIEF。
3．2 二元鲁棒独立基本特征(BRIEF)
Brief 是流行的 SIFT 描述符的替代品,它们计算速度更快,更紧凑。让我们看看它的实现。import numpy as np
import cv2 as cv
ori = cv．imread('/content/det1．jpg')
img = cv．imread('/content/det1．jpg',0)
star = cv．xfeatures2d．StarDetector_create()
brief = cv．xfeatures2d．BriefDescriptorExtractor_create()
kp = star．detect(img,None)
kp, des = brief．compute(img, kp)
print( brief．descriptorSize() )
print( des．shape )
img2 = cv．drawKeypoints(img, kp, None, color=(0, 255, 0), flags=0)
cv．imshow('Original', ori)
cv．imshow('BRIEF', img2)
这是结果。
3．3 定向快速旋转简报 (ORB)
ORB 是一种一次性面部识别算法。它目前正在你的手机和应用程序中使用,例如 Google 照片,你可以在其中对人进行分组,你看到的图像是根据人分组的。这个算法不需要任何主要的计算。它不需要GPU。快速而简短。它适用于关键点匹配。图像中不同区域的关键点匹配,如强度变化。下面是这个算法的实现。import numpy as np
import cv2
ori = cv2．imread('/content/det1．jpg')
img = cv2．imread('/content/det1．jpg', 0)
orb = cv2．ORB_create(nfeatures=200)
kp = orb．detect(img, None)
kp, des = orb．compute(img, kp)
img2 = cv2．drawKeypoints(img, kp, None, color=(0, 255, 0), flags=0)
cv2．imshow('Original', ori)
cv2．imshow('ORB', img2)
这是输出。
现在,让我们看看特征匹配。
4． 特征匹配
特征匹配就像比较两个图像的特征,这两个图像可能在方向、视角、亮度上不同,甚至大小和颜色也不同。让我们看看它的实现。import cv2
img1 = cv2．imread('/content/det1．jpg', 0)
img2 = cv2．imread('/content/88．jpg', 0)
orb = cv2．ORB_create(nfeatures=500)
kp1, des1 = orb．detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = orb．detectAndCompute(img2, None)
bf = cv2．BFMatcher(cv2．NORM_HAMMING, crossCheck=True)
matches = bf．match(des1, des2)
matches = sorted(matches, key=lambda x: x．distance)
match_img = cv2．drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, matches[:50], None)
cv2．imshow('original image', img1)
cv2．imshow('test image', img2)
cv2．imshow('Matches', match_img)
cv2．waitKey()
这是这个算法的结果。
尾注我希望你喜欢这篇文章。我已经简要介绍了各种特征检测、描述和特征匹配技术。上述技术用于对象检测、对象跟踪和对象分类应用。当你开始练习时,真正的乐趣就开始了。所以,开始练习这些算法,在实际项目中实现它们,看看其中的乐趣。保持学习。
