Python计算机视觉之特征提取与图像匹配
- 一、特征提取
- - 1.1 定义
  - 1.2 边缘
  - 1.3 角
  - 1.4 区域
  - 1.5 脊
- 二、图像匹配
- - 2.1 定义
  - 2.2 概述
- 三、基于特征点的特征描述子
- 四、Harris角点检测算法
- - 4.1 概述
  - 4.2 原理
  - 4.3 数学表达
  - 4.4 代码实现
  - - 4.4.1 特征提取
    - 4.4.2 图像匹配
- 五、SIFT特征检测算法
- - 5.1 概述
  - 5.2 原理
  - 5.3 数学表达
  - 5.4 代码实现
opencv+python实现图像匹配----模板匹配、特征点匹配
- 模板匹配与特征匹配
- python的版本及依赖的库的安装
- opencv+python模板匹配1
- - 匹配材料
- 模板匹配Template Matching----单目标匹配
- 模板匹配Template Matching----多目标匹配
- opencv+python特征匹配2
- - 匹配材料
  - BFMatching描述特征点–运行结果不精确
  - 基于FLANN的匹配器(FLANN based Matcher)描述特征点
  - 基于FLANN的匹配器(FLANN based Matcher)定位图片
参考资料

Python计算机视觉之特征提取与图像匹配

一、特征提取

1.1 定义

特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定图像中的每一个点是否属于该图像的一个特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。

那么，什么样的点才能称之为特征呢？

至今为止特征并没有绝对精确的定义。特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”(ROI)的部分，它是许多计算机图像分析算法的起点。一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”：同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。

常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征。

1.2 边缘

边缘是组成两个图像区域之间边界（或边缘）的像素。
一般一个边缘的形状可以是任意的，还可能包括交叉点。在实践中边缘一般被定义为图像中拥有大的梯度的点组成的子集。一些常用的算法还会把梯度高的点联系起来构成一个更完善的边缘的描写。这些算法也可能对边缘提出一些限制。局部地看边缘是一维结构。

1.3 角

角是图像中点似的特征，在局部它有二维结构。
早期的算法首先进行边缘检测，然后分析边缘的走向来寻找边缘突然转向即角。后来发展的算法不再需要边缘检测这个步骤，而是可以直接在图像梯度中寻找高度曲率。后来发现这样有时可以在图像中本来没有角的地方发现具有同角一样的特征的区域。

1.4 区域

与角不同的是区域描写一个图像中的一个区域性的结构，但是区域也可能仅由一个像素组成，因此许多区域检测也可以用来检测角。一个区域检测器检测图像中一个对于角检测器来说太平滑的区域，区域监测器可以被想象为把一张图像缩小，然后在缩小的图像上进行角检测。

1.5 脊

长条形的物体被称之为脊。在实践中脊可以被看作是代表对称轴的一维曲线，此外局部针对于每个脊像素有一个脊宽度。从灰梯度图像中提取脊要比提取边缘、角和区域困难。
在空中摄影中往往使用脊检测来分辨道路，在医学图像中它被用来分辨血管。

二、图像匹配

2.1 定义

通过对影像内容、特征、结构、关系、纹理及灰度等的对应关系，相似性和一致性的分析，寻求相似影像目标的方法。

2.2 概述

图像匹配是指通过一定的匹配算法在两幅或多幅图像之间识别同名点，如二维图像匹配中通过比较目标区和搜索区中相同大小的窗口的相关系数，取搜索区中相关系数最大所对应的窗口中心点作为同名点。其实质是在基元相似性的条件下，运用匹配准则的最佳搜索问题。

三、基于特征点的特征描述子

从不同的距离，不同的方向、角度，不同的光照条件下观察一个物体时，物体的大小，形状，敏感都会有所不同。但我们依然可以判断它是同一物体。
理想的特征描述子应该具备这些性质。即，在大小、方向、明暗不同的图像中，同一特征点应具有足够相似的描述子，称之为描述子的可复现性。
接下来我们将分别通过Harris角点检测算法和SIFT特征检测算法来直观感受一下计算机是如何实现图像特征提取和图像匹配的。

四、Harris角点检测算法

4.1 概述

是一种基于图像灰度的方法通过计算点的曲率和梯度来检测角点。

4.2 原理

如果在各个方向上移动窗口，窗口中的灰度值都会发生较大变化，那么认定在窗口遇到了角点；如果在一个方向发生变化，另一个方向不变，就可能是一条直线；如果各个方向移动，窗口内灰度值都没有发生变化，不存在角点。

4.3 数学表达

假设图像像素点（x,y）的灰度为 I(x,y)，以像素点为中心的窗口沿ｘ和ｙ方向分别移动ｕ和ｖ的灰度强度变化的表达式为：

其中 E(u,v)是灰度变化，w(x,y) 是窗口函数，一般是高斯函数，所以可以把w(x,y)看做是高斯滤波器（注：高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程）。I(x,y)是图像灰度, I(x+u,y+v)是平移后的图像灰度。
受到泰勒公式的启发，在这里我们可以将 I(x+u,y+v)函数在（x,y）处泰勒展开，为了提高抗干扰的能力并且简化运算，我们取到了一阶导数部分，后面的无穷小量可以忽略，整理得到表达式如下：

将[ Ixu+Iyv ]展开后整理可以用矩阵表达为：
最后我们可以近似得到E(x,y)的表达式,将其化为二次型后得到:

其中M是一个2X2的矩阵，称为像素点的自相关矩阵，可以由图像的导数求得。M=窗口函数*偏导矩阵，表达式为：

4.4 代码实现

4.4.1 特征提取

# 局部图像描述子
# Harris角点检测
from pylab import *
from PIL import Image
from numpy import *
from scipy.ndimage import filtersdef compute_harris_response(im, sigma=3):"""在一幅灰度图像中，对每个像素计算Harris角点检测器响应函数"""# 计算导数imx = zeros(im.shape)filters.gaussian_filter(im, (sigma, sigma), (0, 1), imx)imy = zeros(im.shape)filters.gaussian_filter(im, (sigma, sigma), (1, 0), imy)# 计算Harris矩阵的分量Wxx = filters.gaussian_filter(imx * imx, sigma)Wxy = filters.gaussian_filter(imx * imy, sigma)Wyy = filters.gaussian_filter(imy * imy, sigma)# 计算特征值和迹Wdet = Wxx * Wyy - Wxy ** 2Wtr = Wxx + Wyyreturn Wdet / Wtrdef get_harris_points(harrisim, min_dist=10, threshold=0.1):"""从一幅Harris响应图像中返回角点。min_dist为分割角点和图像边界的最小像素数目"""# 寻找高于阈值的候选角点corner_threshold = harrisim.max() * thresholdharrisim_t = (harrisim > corner_threshold) * 1# 得到候选点的坐标coords = array(harrisim_t.nonzero()).T# 以及它们的Harris响应值candidate_values = [harrisim[c[0], c[1]] for c in coords]# 对候选点按照Harris响应值进行排序index = argsort(candidate_values)# 将可行点的位置保存到数组中allowed_locations = zeros(harrisim.shape)allowed_locations[min_dist:-min_dist, min_dist:-min_dist] = 1# 按照min_distance原则，选择最佳Harris点filtered_coords = []for i in index:if allowed_locations[coords[i, 0], coords[i, 1]] == 1:filtered_coords.append(coords[i])allowed_locations[(coords[i, 0] - min_dist):(coords[i, 0] + min_dist),(coords[i, 1] - min_dist):(coords[i, 1] + min_dist)] = 0return filtered_coordsdef plot_harris_points(image,filtered_coords):"""绘制图像中检测到的角点"""figure()gray()imshow(image)plot([p[1] for p in filtered_coords],[p[0] for p in filtered_coords],'*')axis('off')show()
# 调用展示
im = array(Image.open('memorial_hall1.jpg').convert('L'))
harrisim = compute_harris_response(im)
filtered_coords = get_harris_points(harrisim,6, 0.05)
plot_harris_points(im, filtered_coords)

注意：示例代码运行有bug，RuntimeWarning: invalid value encountered in divide
return Wdet/Wtr
运行截图

4.4.2 图像匹配

from PIL import Image
from numpy import *
import harris
from pylab import *
wid=5
im1=array(Image.open('memorial_hall1.jpg').convert('L'))
im2=array(Image.open('memorial_hall2.jpg').convert('L'))
harrisim=harris.compute_harris_response(im1,5)
filtered_coords1=harris.get_harris_points(harrisim,wid+1,0.2)
d1=harris.get_descriptors(im1,filtered_coords1,wid)
harrisim=harris.compute_harris_response(im2,5)
filtered_coords2=harris.get_harris_points(harrisim,wid+1,0.2)
d2=harris.get_descriptors(im2,filtered_coords2,wid)
print ('starting matching')

运行截图

五、SIFT特征检测算法

5.1 概述

尺度不变特征转换即SIFT (Scale-invariant feature transform)是一种计算机视觉的算法。它用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量。

SIFT算法的实质是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点)，并计算出关键点的方向。SIFT所查找到的关键点是一些十分突出，不会因光照，仿射变换和噪音等因素而变化的点，如角点、边缘点、暗区的亮点及亮区的暗点等。

5.2 原理

在不同的尺度空间上查找关键点，并计算出关键点的方向。

5.3 数学表达

L(x, y, σ) ,定义为原始图像 I(x, y)与一个可变尺度的2维高斯函数G(x, y, σ) 卷积运算。

表示卷积运算*，(x,y)代表图像的像素位置。？是尺度空间因子，值越小表示图像被平滑的越少，相应的尺度也就越小。
大尺度对应于图像的概貌特征，小尺度对应于图像的细节特征。

5.4 代码实现

from PIL import Image
from pylab import *
import sys
from PCV.localdescriptors import siftif len(sys.argv) >= 3:im1f, im2f = sys.argv[1], sys.argv[2]
else:im1f = 'mansion1.jpg'im2f = 'mansion2.jpg'
im1 = array(Image.open(im1f))
im2 = array(Image.open(im2f))sift.process_image(im1f, 'out_sift_1.txt')
l1, d1 = sift.read_features_from_file('out_sift_1.txt')
figure()
gray()
subplot(121)
sift.plot_features(im1, l1, circle=False)sift.process_image(im2f, 'out_sift_2.txt')
l2, d2 = sift.read_features_from_file('out_sift_2.txt')
subplot(122)
sift.plot_features(im2, l2, circle=False)# matches = sift.match(d1, d2)
matches = sift.match_twosided(d1, d2)
print('{} matches'.format(len(matches.nonzero()[0])))figure()
gray()
sift.plot_matches(im1, im2, l1, l2, matches, show_below=True)
show()

运行截图

opencv+python实现图像匹配----模板匹配、特征点匹配

模板匹配与特征匹配

模板匹配：模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法，研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方，进而识别对象物，这就是一个匹配问题。它是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。模板匹配具有自身的局限性，主要表现在它只能进行平行移动，若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化，该算法无效。
特征匹配：所谓特征匹配(FBM)，就是指将从影像中提取的特征作为共轭实体,而将所提特征属性或描述参数(实际上是特征的特征，也可以认为是影像的特征)作为匹配实体，通过计算匹配实体之间的相似性测度以实现共轭实体配准的影像匹配方法。在匹配目标发生旋转或大小变化时，该算法依旧有效。

python的版本及依赖的库的安装

#版本python 3.7.1
pip install numpy==1.15.3
pip install matplotlib==3.0.1
pip install opencv-python==3.4.2.16
pip install opencv-contrib-python==3.4.2.16

opencv+python模板匹配1

匹配材料

目标图片：target.jpg

模板图片：template.jpg

模板匹配Template Matching----单目标匹配

#opencv模板匹配----单目标匹配
import cv2
#读取目标图片
target = cv2.imread("target.jpg")
#读取模板图片
template = cv2.imread("template.jpg")
#获得模板图片的高宽尺寸
theight, twidth = template.shape[:2]
#执行模板匹配，采用的匹配方式cv2.TM_SQDIFF_NORMED
result = cv2.matchTemplate(target,template,cv2.TM_SQDIFF_NORMED)
#归一化处理
cv2.normalize( result, result, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX, -1 )
#寻找矩阵（一维数组当做向量，用Mat定义）中的最大值和最小值的匹配结果及其位置
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
#匹配值转换为字符串
#对于cv2.TM_SQDIFF及cv2.TM_SQDIFF_NORMED方法min_val越趋近与0匹配度越好，匹配位置取min_loc
#对于其他方法max_val越趋近于1匹配度越好，匹配位置取max_loc
strmin_val = str(min_val)
#绘制矩形边框，将匹配区域标注出来
#min_loc：矩形定点
#(min_loc[0]+twidth,min_loc[1]+theight)：矩形的宽高
#(0,0,225)：矩形的边框颜色；2：矩形边框宽度
cv2.rectangle(target,min_loc,(min_loc[0]+twidth,min_loc[1]+theight),(0,0,225),2)
#显示结果,并将匹配值显示在标题栏上
cv2.imshow("MatchResult----MatchingValue="+strmin_val,target)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

运行结果：代码没跑通，需要调试！

可以看到显示的min_val的值为0.0，说明完全匹配。

模板匹配Template Matching----多目标匹配

目标图片：target.jpg

#opencv模板匹配----多目标匹配
import cv2
import numpy
#读取目标图片
target = cv2.imread("target.jpg")
#读取模板图片
template = cv2.imread("template.jpg")
#获得模板图片的高宽尺寸
theight, twidth = template.shape[:2]
#执行模板匹配，采用的匹配方式cv2.TM_SQDIFF_NORMED
result = cv2.matchTemplate(target,template,cv2.TM_SQDIFF_NORMED)
#归一化处理
#cv2.normalize( result, result, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX, -1 )
#寻找矩阵（一维数组当做向量，用Mat定义）中的最大值和最小值的匹配结果及其位置
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
#绘制矩形边框，将匹配区域标注出来
#min_loc：矩形定点
#(min_loc[0]+twidth,min_loc[1]+theight)：矩形的宽高
#(0,0,225)：矩形的边框颜色；2：矩形边框宽度
cv2.rectangle(target,min_loc,(min_loc[0]+twidth,min_loc[1]+theight),(0,0,225),2)
#匹配值转换为字符串
#对于cv2.TM_SQDIFF及cv2.TM_SQDIFF_NORMED方法min_val越趋近与0匹配度越好，匹配位置取min_loc
#对于其他方法max_val越趋近于1匹配度越好，匹配位置取max_loc
strmin_val = str(min_val)
#初始化位置参数
temp_loc = min_loc
other_loc = min_loc
numOfloc = 1
#第一次筛选----规定匹配阈值，将满足阈值的从result中提取出来
#对于cv2.TM_SQDIFF及cv2.TM_SQDIFF_NORMED方法设置匹配阈值为0.01
threshold = 0.01
loc = numpy.where(result<threshold)
#遍历提取出来的位置
for other_loc in zip(*loc[::-1]):#第二次筛选----将位置偏移小于5个像素的结果舍去if (temp_loc[0]+5<other_loc[0])or(temp_loc[1]+5<other_loc[1]):numOfloc = numOfloc + 1temp_loc = other_loccv2.rectangle(target,other_loc,(other_loc[0]+twidth,other_loc[1]+theight),(0,0,225),2)
str_numOfloc = str(numOfloc)
#显示结果,并将匹配值显示在标题栏上
strText = "MatchResult----MatchingValue="+strmin_val+"----NumberOfPosition="+str_numOfloc
cv2.imshow(strText,target)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

运行结果：未测试

opencv+python特征匹配2

匹配材料

目标图片：target.jpg

模板图片：template_adjst.jpg

BFMatching描述特征点–运行结果不精确

#opencv----特征匹配----BFMatching
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
#读取需要特征匹配的两张照片，格式为灰度图。
template=cv2.imread("template_adjust.jpg",0)
target=cv2.imread("target.jpg",0)
orb=cv2.ORB_create()#建立orb特征检测器
kp1,des1=orb.detectAndCompute(template,None)#计算template中的特征点和描述符
kp2,des2=orb.detectAndCompute(target,None) #计算target中的
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING,crossCheck=True) #建立匹配关系
mathces=bf.match(des1,des2) #匹配描述符
mathces=sorted(mathces,key=lambda x:x.distance) #据距离来排序
result= cv2.drawMatches(template,kp1,target,kp2,mathces[:40],None,flags=2) #画出匹配关系
plt.imshow(result),plt.show() #matplotlib描绘出来

基于FLANN的匹配器(FLANN based Matcher)描述特征点

#
'''
基于FLANN的匹配器(FLANN based Matcher)
1.FLANN代表近似最近邻居的快速库。它代表一组经过优化的算法，用于大数据集中的快速最近邻搜索以及高维特征。
2.对于大型数据集，它的工作速度比BFMatcher快。
3.需要传递两个字典来指定要使用的算法及其相关参数等
对于SIFT或SURF等算法，可以用以下方法：
index_params = dict(algorithm = FLANN_INDEX_KDTREE, trees = 5)
对于ORB，可以使用以下参数：
index_params= dict(algorithm = FLANN_INDEX_LSH,table_number = 6, # 12   这个参数是searchParam,指定了索引中的树应该递归遍历的次数。值越高精度越高key_size = 12,     # 20multi_probe_level = 1) #2
'''
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt
queryImage=cv.imread("template_adjust.jpg",0)
trainingImage=cv.imread("target.jpg",0)#读取要匹配的灰度照片
sift=cv.xfeatures2d.SIFT_create()#创建sift检测器
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(queryImage,None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(trainingImage,None)
#设置Flannde参数
FLANN_INDEX_KDTREE=0
indexParams=dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE,trees=5)
searchParams= dict(checks=50)
flann=cv.FlannBasedMatcher(indexParams,searchParams)
matches=flann.knnMatch(des1,des2,k=2)
#设置好初始匹配值
matchesMask=[[0,0] for i in range (len(matches))]
for i, (m,n) in enumerate(matches):if m.distance< 0.5*n.distance: #舍弃小于0.5的匹配结果matchesMask[i]=[1,0]
drawParams=dict(matchColor=(0,0,255),singlePointColor=(255,0,0),matchesMask=matchesMask,flags=0) #给特征点和匹配的线定义颜色
resultimage=cv.drawMatchesKnn(queryImage,kp1,trainingImage,kp2,matches,None,**drawParams) #画出匹配的结果
plt.imshow(resultimage,),plt.show()

基于FLANN的匹配器(FLANN based Matcher)定位图片

#基于FLANN的匹配器(FLANN based Matcher)定位图片
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as pltMIN_MATCH_COUNT = 10 #设置最低特征点匹配数量为10
template = cv2.imread('template_adjust.jpg',0) # queryImage
target = cv2.imread('target.jpg',0) # trainImage
# Initiate SIFT detector创建sift检测器
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
# find the keypoints and descriptors with SIFT
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(template,None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(target,None)
#创建设置FLANN匹配
FLANN_INDEX_KDTREE = 0
index_params = dict(algorithm = FLANN_INDEX_KDTREE, trees = 5)
search_params = dict(checks = 50)
flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params)
matches = flann.knnMatch(des1,des2,k=2)
# store all the good matches as per Lowe's ratio test.
good = []
#舍弃大于0.7的匹配
for m,n in matches:if m.distance < 0.7*n.distance:good.append(m)
if len(good)>MIN_MATCH_COUNT:# 获取关键点的坐标src_pts = np.float32([ kp1[m.queryIdx].pt for m in good ]).reshape(-1,1,2)dst_pts = np.float32([ kp2[m.trainIdx].pt for m in good ]).reshape(-1,1,2)#计算变换矩阵和MASKM, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)matchesMask = mask.ravel().tolist()h,w = template.shape# 使用得到的变换矩阵对原图像的四个角进行变换，获得在目标图像上对应的坐标pts = np.float32([ [0,0],[0,h-1],[w-1,h-1],[w-1,0] ]).reshape(-1,1,2)dst = cv2.perspectiveTransform(pts,M)cv2.polylines(target,[np.int32(dst)],True,0,2, cv2.LINE_AA)
else:print( "Not enough matches are found - %d/%d" % (len(good),MIN_MATCH_COUNT))matchesMask = None
draw_params = dict(matchColor=(0,255,0), singlePointColor=None,matchesMask=matchesMask, flags=2)
result = cv2.drawMatches(template,kp1,target,kp2,good,None,**draw_params)
plt.imshow(result, 'gray')
plt.show()

运行结果：

参考资料

opencv英文版文档大全
opencv中文网、论坛
opencv的版本不对可能出现的一个错误