opencv python SURF

andot 發布于2019-07-30 17:10 / 1475人閱讀

摘要：理論在上一章中，我們看到了的關鍵點檢測和描述但它相對較慢，人們需要更加快速的版本，所以年引入了一種名為的新算法顧名思義，它是的加速版本作為尺度不變特征變換算法的加速版，算法在適中的條件下完成兩幅圖像中物體的匹配基本實現了實時處理，其快速的

Introduction to SURF (Speeded-Up Robust Features)

理論

在上一章中，我們看到了SIFT的關鍵點檢測和描述,但它相對較慢，人們需要更加快速的版本，所以2006年引入了一種名為SURF的新算法, 顧名思義，它是SIFT的加速版本.

作為尺度不變特征變換（SIFT）算法的加速版，SURF算法在適中的條件下完成兩幅圖像中物體的匹配基本實現了實時處理，其快速的基礎實際上只有一個——積分圖像haar求導.

SURF算法原理：

構建Hessian矩陣構造高斯金字塔尺度空間

利用非極大值抑制初步確定特征點

精確定位極值點

選取特征點的主方向

構造surf特征點描述算子

OpenCV中的SURF

import numpy as np
import cv2

img = cv2.imread("img.jpg")

# Create SURF object. You can specify params here or later.
# Here I set Hessian Threshold to 400
surf = cv2.xfeatures2d.SURF_create(400)
# Find keypoints and descriptors directly
kp, des = surf.detectAndCompute(img,None)
print(len(kp))

output:3477

# Check present Hessian threshold
print( surf.getHessianThreshold() )

output:400.0

# We set it to some 50000. Remember, it is just for representing in picture.
# In actual cases, it is better to have a value 300-500
surf.setHessianThreshold(50000)
#Again compute keypoints and check its number.
kp, des = surf.detectAndCompute(img,None)
print( len(kp) )

output:2

img2 = cv2.drawKeypoints(img,kp,None,(255,0,0),4)
plt.imshow(img2),plt.show()

# Check upright flag, if it False, set it to True
print( surf.getUpright() )

output:False

surf.setUpright(True)
# Recompute the feature points and draw it
kp = surf.detect(img,None)
img2 = cv2.drawKeypoints(img,kp,None,(255,0,0),4)
plt.imshow(img2),plt.show()

比之前更快了

# Find size of descriptor
print( surf.descriptorSize() )

output: 64

# That means flag, "extended" is False.
surf.getExtended()

output: False

# So we make it to True to get 128-dim descriptors.
surf.setExtended(True)
kp, des = surf.detectAndCompute(img,None)
print( surf.descriptorSize() )
print( des.shape )

output:
128
(2, 128)

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