本文侧重于如何使用Python语言实现SIFT算法
所有程序已打包：基于OpenCV-Python的SIFT算法的实现
一、什么是SIFT算法
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。
二、准备工作
2.1 实验设备
本文在Windows10系统上，使用pycharm软件完成所有实验。
2.2 OpenCV安装
我们可以使用OpenCV库中的cv2.xfeatures2d.SIFT_create()函数实现SIFT，但由于专利保护，很多版本的OpenCV库已无法提供该函数，目前仅3.4.2.16版本的OpenCV库可使用此函数。
安装教程：
（1）查看当前版本opencv：进入cmd（组合键win+R，输入cmd），输入conda list，查看当前pycharm所有库并找到opencv-python，若找不到库，说明没有安装。
（2）卸载原版本（在cmd中输入：pip uninstall opencv）
（3）安装新版本（在cmd中输入：pip install opencv-python==3.4.2.16 -i "https://pypi.doubanio.com/simple/"
（4）安装附属库（在cmd中输入：pip install opencv-contrib-python==3.4.2.16 -i "https://pypi.doubanio.com/simple/"）
三、实验工作
3.1 图像选择
这里选择经典的lena图像作为实验对象，为了选择一个待匹配图像，本文使用如下代码对lena图像进行逆时针45°旋转。
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from PIL import Imageimg = Image.open('lena.png')img2 = img.rotate(45) # 逆时针旋转45°img2.save("lena_rot45.png")img2.show() |
参考图像与待匹配图像（即旋转图像）如下图所示：
3.2 程序实现
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"""图像匹配——SIFT点特征匹配实现步骤： （1）读取图像； （2）定义sift算子； （3）通过sift算子对需要匹配的图像进行特征点获取； a.可获取各匹配图像经过sift算子的特征点数目 （4）可视化特征点（在原图中标记为圆圈）； a.为方便观察，可将匹配图像横向拼接 （5）图像匹配（特征点匹配）； a.通过调整ratio获取需要进行图像匹配的特征点数量（ratio值越大，匹配的线条越密集，但错误匹配点也会增多） b.通过索引ratio选择固定的特征点进行图像匹配 （6）将待匹配图像通过旋转、变换等方式将其与目标图像对齐"""import cv2 # opencv版本需为3.4.2.16import numpy as np # 矩阵运算库import time # 时间库original_lena = cv2.imread('lena.png') # 读取lena原图lena_rot45 = cv2.imread('lena_rot45.png') # 读取lena旋转45°图sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()# 获取各个图像的特征点及sift特征向量# 返回值kp包含sift特征的方向、位置、大小等信息；des的shape为（sift_num， 128）， sift_num表示图像检测到的sift特征数量(kp1, des1) = sift.detectAndCompute(original_lena, None)(kp2, des2) = sift.detectAndCompute(lena_rot45, None)# 特征点数目显示print("=========================================")print("=========================================")print('lena 原图 特征点数目：', des1.shape[0])print('lena 旋转图 特征点数目：', des2.shape[0])print("=========================================")print("=========================================")# 举例说明kp中的参数信息for i in range(2): print("关键点", i) print("数据类型:", type(kp1[i])) print("关键点坐标:", kp1[i].pt) print("邻域直径:", kp1[i].size) print("方向:", kp1[i].angle) print("所在的图像金字塔的组:", kp1[i].octave)print("=========================================")print("=========================================")"""首先对原图和旋转图进行特征匹配，即图original_lena和图lena_rot45"""# 绘制特征点，并显示为红色圆圈sift_original_lena = cv2.drawKeypoints(original_lena, kp1, original_lena, color=(255, 0, 255))sift_lena_rot45 = cv2.drawKeypoints(lena_rot45, kp2, lena_rot45, color=(255, 0, 255))sift_cat1 = np.hstack((sift_original_lena, sift_lena_rot45)) # 对提取特征点后的图像进行横向拼接cv2.imwrite("sift_cat1.png", sift_cat1)print('原图与旋转图 特征点绘制图像已保存')cv2.imshow("sift_point1", sift_cat1)cv2.waitKey()# 特征点匹配# K近邻算法求取在空间中距离最近的K个数据点，并将这些数据点归为一类start = time.time() # 计算匹配点匹配时间bf = cv2.BFMatcher()matches1 = bf.knnMatch(des1, des2, k=2)print('用于 原图和旋转图 图像匹配的所有特征点数目：', len(matches1))# 调整ratio# ratio=0.4：对于准确度要求高的匹配；# ratio=0.6：对于匹配点数目要求比较多的匹配；# ratio=0.5：一般情况下。ratio1 = 0.5good1 = []for m1, n1 in matches1: # 如果最接近和次接近的比值大于一个既定的值，那么我们保留这个最接近的值，认为它和其匹配的点为good_match if m1.distance < ratio1 * n1.distance: good1.append([m1])end = time.time()print("匹配点匹配运行时间:%.4f秒" % (end-start))# 通过对good值进行索引，可以指定固定数目的特征点进行匹配，如good[:20]表示对前20个特征点进行匹配match_result1 = cv2.drawMatchesKnn(original_lena, kp1, lena_rot45, kp2, good1, None, flags=2)cv2.imwrite("match_result1.png", match_result1)print('原图与旋转图 特征点匹配图像已保存')print("=========================================")print("=========================================")print("原图与旋转图匹配对的数目:", len(good1))for i in range(2): print("匹配", i) print("数据类型:", type(good1[i][0])) print("描述符之间的距离:", good1[i][0].distance) print("查询图像中描述符的索引:", good1[i][0].queryIdx) print("目标图像中描述符的索引:", good1[i][0].trainIdx)print("=========================================")print("=========================================")cv2.imshow("original_lena and lena_rot45 feature matching result", match_result1)cv2.waitKey()# 将待匹配图像通过旋转、变换等方式将其与目标图像对齐，这里使用单应性矩阵。# 单应性矩阵有八个参数，如果要解这八个参数的话，需要八个方程，由于每一个对应的像素点可以产生2个方程(x一个，y一个)，那么总共只需要四个像素点就能解出这个单应性矩阵。if len(good1) > 4: ptsA = np.float32([kp1[m[0].queryIdx].pt for m in good1]).reshape(-1, 1, 2) ptsB = np.float32([kp2[m[0].trainIdx].pt for m in good1]).reshape(-1, 1, 2) ransacReprojThreshold = 4 # RANSAC算法选择其中最优的四个点 H, status =cv2.findHomography(ptsA, ptsB, cv2.RANSAC, ransacReprojThreshold) imgout = cv2.warpPerspective(lena_rot45, H, (original_lena.shape[1], original_lena.shape[0]), flags=cv2.INTER_LINEAR + cv2.WARP_INVERSE_MAP) cv2.imwrite("imgout.png", imgout) cv2.imshow("lena_rot45's result after transformation", imgout) cv2.waitKey() |
3.3 程序结果
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原文链接：https://blog.csdn.net/qq_42856191/article/details/121306915
