opencv python BRIEF描述子

Sanchi 發布于2019-07-30 17:12 / 2876人閱讀

摘要：理論我們知道使用向量作為描述符，由于它使用浮點數，因此基本上需要個字節，類似地，也至少需要個字節對于，為數千個特征創建這樣的向量需要大量的內存，這對于資源約束應用程序尤其是嵌入式系統是不可行的，內存越大，匹配所需的時間越長實際匹配可能不

BRIEF (Binary Robust Independent Elementary Features)

理論

我們知道SIFT使用128-dim向量作為描述符，由于它使用浮點數，因此基本上需要512個字節，類似地，SURF也至少需要256個字節（對于64-dim），為數千個特征創建這樣的向量需要大量的內存，這對于資源約束應用程序尤其是嵌入式系統是不可行的，內存越大，匹配所需的時間越長.

實際匹配可能不需要所有這些尺寸，可以使用PCA，LDA等幾種方法對其進行壓縮。甚至使用LSH（Locality Sensitive Hashing）等散列的其他方法也可以將浮點數中的這些SIFT描述符轉換為二進制字符串.

BRIEF：一種對已檢測到的特征點進行描述的算法，它是一種二進制編碼的描述子，在圖像匹配時使用BRIEF能極大的提升匹配速度.

算法步驟：

· 為減少噪聲干擾，先對圖像進行高斯濾波（方差為2，高斯窗口為9x9）

·以特征點為中心，取SxS的鄰域大窗口。在大窗口中隨機選取一對（兩個）5x5的子窗口，比較子窗口內的像素和（可用積分圖像完成），進行二進制賦值.（一般S=31）

$$ au(p;x,y):=egin{cases}1,quad if p(x) < p(y) 0,quad otherwise end{cases} $$

其中，p(x)，p(y)分別隨機點x=(u1,v1),y=(u2,v2)所在5x5子窗口的像素和.

·在大窗口中隨機選取N對子窗口，重復步驟2的二進制賦值，形成一個二進制編碼，這個編碼就是對特征點的描述，即特征描述子.（一般N=256）

NOTE：FAST算法提取特征點+BRIEF計算描述子就構成了 ORB特征點提取部分.

BRIEF in OpenCV

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread("img5.png",0)
# Initiate FAST detector
star = cv2.xfeatures2d.StarDetector_create()

# Initiate BRIEF extractor
brief = cv2.xfeatures2d.BriefDescriptorExtractor_create()

# find the keypoints with STAR
kp = star.detect(img,None)

# compute the descriptors with BRIEF
kp, des = brief.compute(img, kp)

print( brief.descriptorSize() )
print( des.shape )

輸出：
Backend TkAgg is interactive backend. Turning interactive mode on.
32
(61, 32)

NOTE:需要安裝opencv-contrib-python

GPU云服務器云服務器 python 描述符 python語言描述 python的描述符 Brief

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