and とcv2.SURF()は対照的に使用するようにコードを更新しようとしています。ただし、キーポイントを検出した後、記述子を取得するのに問題があります。正しい呼び方は？cv2.FeatureDetector_create("SURF")cv2.DescriptorExtractor_create("SURF")SURF.detect
OpenCVのドキュメントに従ってみましたが、少し混乱しています。これは、ドキュメントに記載されていることです。
Python: cv2.SURF.detect(img, mask) → keypoints¶
Python: cv2.SURF.detect(img, mask[, descriptors[, useProvidedKeypoints]]) → keypoints, descriptors
への 2 番目の呼び出しを行うときにキーポイントを渡すにはどうすればよいSURF.detectですか?
あなたの質問を正しく理解しているかどうかわかりません。ただし、一致する SURF キーポイントのサンプルを探している場合は、非常に単純で基本的なものを以下に示します。これは、テンプレート マッチングに似ています。
import cv2
import numpy as np
# Load the images
img =cv2.imread('messi4.jpg')
# Convert them to grayscale
imgg =cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# SURF extraction
surf = cv2.SURF()
kp, descritors = surf.detect(imgg,None,useProvidedKeypoints = False)
# Setting up samples and responses for kNN
samples = np.array(descritors)
responses = np.arange(len(kp),dtype = np.float32)
# kNN training
knn = cv2.KNearest()
knn.train(samples,responses)
# Now loading a template image and searching for similar keypoints
template = cv2.imread('template.jpg')
templateg= cv2.cvtColor(template,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
keys,desc = surf.detect(templateg,None,useProvidedKeypoints = False)
for h,des in enumerate(desc):
des = np.array(des,np.float32).reshape((1,128))
retval, results, neigh_resp, dists = knn.find_nearest(des,1)
res,dist = int(results[0][0]),dists[0][0]
if dist<0.1: # draw matched keypoints in red color
color = (0,0,255)
else: # draw unmatched in blue color
print dist
color = (255,0,0)
#Draw matched key points on original image
x,y = kp[res].pt
center = (int(x),int(y))
cv2.circle(img,center,2,color,-1)
#Draw matched key points on template image
x,y = keys[h].pt
center = (int(x),int(y))
cv2.circle(template,center,2,color,-1)
cv2.imshow('img',img)
cv2.imshow('tm',template)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
以下は私が得た結果です（ペイントを使用して元の画像に貼り付けられたテンプレート画像をコピーします）：
ご覧のとおり、いくつかの小さな間違いがあります。しかし、スタートアップにとっては、うまくいくことを願っています。
上記のアルゴリズムの改良点は次のとおりです。
import cv2
import numpy
opencv_haystack =cv2.imread('haystack.jpg')
opencv_needle =cv2.imread('needle.jpg')
ngrey = cv2.cvtColor(opencv_needle, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
hgrey = cv2.cvtColor(opencv_haystack, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# build feature detector and descriptor extractor
hessian_threshold = 85
detector = cv2.SURF(hessian_threshold)
(hkeypoints, hdescriptors) = detector.detect(hgrey, None, useProvidedKeypoints = False)
(nkeypoints, ndescriptors) = detector.detect(ngrey, None, useProvidedKeypoints = False)
# extract vectors of size 64 from raw descriptors numpy arrays
rowsize = len(hdescriptors) / len(hkeypoints)
if rowsize > 1:
hrows = numpy.array(hdescriptors, dtype = numpy.float32).reshape((-1, rowsize))
nrows = numpy.array(ndescriptors, dtype = numpy.float32).reshape((-1, rowsize))
#print hrows.shape, nrows.shape
else:
hrows = numpy.array(hdescriptors, dtype = numpy.float32)
nrows = numpy.array(ndescriptors, dtype = numpy.float32)
rowsize = len(hrows[0])
# kNN training - learn mapping from hrow to hkeypoints index
samples = hrows
responses = numpy.arange(len(hkeypoints), dtype = numpy.float32)
#print len(samples), len(responses)
knn = cv2.KNearest()
knn.train(samples,responses)
# retrieve index and value through enumeration
for i, descriptor in enumerate(nrows):
descriptor = numpy.array(descriptor, dtype = numpy.float32).reshape((1, rowsize))
#print i, descriptor.shape, samples[0].shape
retval, results, neigh_resp, dists = knn.find_nearest(descriptor, 1)
res, dist = int(results[0][0]), dists[0][0]
#print res, dist
if dist < 0.1:
# draw matched keypoints in red color
color = (0, 0, 255)
else:
# draw unmatched in blue color
color = (255, 0, 0)
# draw matched key points on haystack image
x,y = hkeypoints[res].pt
center = (int(x),int(y))
cv2.circle(opencv_haystack,center,2,color,-1)
# draw matched key points on needle image
x,y = nkeypoints[i].pt
center = (int(x),int(y))
cv2.circle(opencv_needle,center,2,color,-1)
cv2.imshow('haystack',opencv_haystack)
cv2.imshow('needle',opencv_needle)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
print ステートメントのコメントを外すと、使用されているデータ構造についてよりよく理解できます。