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python—sift特征提取

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 osc_z9jr2tjo
发布于 07/05 07:23
字数 4242
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一、SIFT提出的目的和意义

二、SIFT的特征简介

三、SIFT算法实现步骤简述

四、图像集

五、匹配地理标记图像

六、SIFT算法代码实现

  • 代码
  • 结果截图
  • 小结

七、SIFT实验总结

八、实验遇到的问题

 

一、SIFT提出的目的和意义

1999年David G.Lowe教授总结了基于特征不变技术的检测方法,在图像尺度空间基础上,提出了对图像缩放、旋转保持不变性的图像局部特征描述算子-SIFT(尺度不变特征变换),该算法在2004年被加以完善。

 
二、SIFT的特征简介
SIFT算法可以解决的问题
  1.  目标的旋转、缩放、平移(RST)
  2. 图像仿射/投影变换(视点viewpoint)
  3. 弱光照影响(illumination)
  4. 部分目标遮挡(occlusion)
  5. 杂物场景(clutter)
  6. 噪声
 
 三、SIFT算法实现步骤简述
SIFT算法的实质可以归为在不同尺度空间上查找特征点(关键点)的问题。 SIFT算法实现特征匹配主要有三个流程,1、提取关键点;2、对关键点附加 详细的信息(局部特征),即描述符;3、通过特征点(附带上特征向量的关 键点)的两两比较找出相互匹配的若干对特征点,建立景物间的对应关系。
 

                                                                         图1
需要配置vfleat安装包
使用开源工具包 VLFeat 提供的二进制文件来计算图像的 SIFT特征 。这里附上VLFeat 工具包链接http://www.vlfeat.org/ 
操作步骤:
1.把vlfeat文件夹下win64中的sift.exe和vl.dll这两个文件复制到项目的文件夹中


2.修改PCV文件夹内的(我的PCV位置为D:\Anaconda2\Lib\site-packages\PCV))文件夹里面的localdescriptors文件夹中的sift.py文件,用记事本打开,修改其中的cmmd内的路径cmmd=str(r"D:\new\sift.exe“+imagename+” --output="+resultname+" "+params) (路径是你项目文件夹中的sift.exe的路径)一定要在括号里加上r。
 
 
 
四、图像集
一共19 张图像

                                                                                                                     图2

 

五、匹配地理标记图像        

 1、做此实验我们需用pydot工具包中的GraphViz,可以点击https://graphviz.gitlab.io/_pages/Download/Download_windows.html下载安装包,安装步骤如下:

      配置环境: 保存graphviz安装时,一定要记住保存路径,方便找到你的安装包安装中的gvedit.exe的位置,我的是C:\Program Files (x86)\Graphviz2.38\bin

把gvedit.exe发送到桌面快捷方式,然后去系统里点击高级系统设置->点击环境变量->点击系统变量的path选择编辑->输入C:\Program Files (x86)\Graphviz2.38\bin,之后就确定保存。

 

 接下来是验证环境配置是否成功,输入dot -version命令,成功如下:

然后依次执行以下命令:

pip install graphviz

pip install pydot

 

成功如下:

 d

 2、实验代码:

 1 # -*- coding: utf-8 -*-
 2 from pylab import *
 3 from PIL import Image
 4 from PCV.localdescriptors import sift
 5 from PCV.tools import imtools
 6 import pydot
 7  
 8 """ This is the example graph illustration of matching images from Figure 2-10.
 9 To download the images, see ch2_download_panoramio.py."""
10  
11 #download_path = "panoimages"  # set this to the path where you downloaded the panoramio images
12 #path = "/FULLPATH/panoimages/"  # path to save thumbnails (pydot needs the full system path)
13  
14 #download_path = "F:\\dropbox\\Dropbox\\translation\\pcv-notebook\\data\\panoimages"  # set this to the path where you downloaded the panoramio images
15 #path = "F:\\dropbox\\Dropbox\\translation\\pcv-notebook\\data\\panoimages\\"  # path to save thumbnails (pydot needs the full system path)
16 download_path = "D:/new"
17 path = "D:/new"
18 # list of downloaded filenames
19 imlist = imtools.get_imlist(download_path)
20 nbr_images = len(imlist)
21  
22 # extract features
23 featlist = [imname[:-3] + 'sift' for imname in imlist]
24 for i, imname in enumerate(imlist):
25     sift.process_image(imname, featlist[i])
26  
27 matchscores = zeros((nbr_images, nbr_images))
28  
29 for i in range(nbr_images):
30     for j in range(i, nbr_images):  # only compute upper triangle
31         print 'comparing ', imlist[i], imlist[j]
32         l1, d1 = sift.read_features_from_file(featlist[i])
33         l2, d2 = sift.read_features_from_file(featlist[j])
34         matches = sift.match_twosided(d1, d2)
35         nbr_matches = sum(matches > 0)
36         print 'number of matches = ', nbr_matches
37         matchscores[i, j] = nbr_matches
38 print "The match scores is: %d", matchscores
39  
40 #np.savetxt(("../data/panoimages/panoramio_matches.txt",matchscores)
41  
42 # copy values
43 for i in range(nbr_images):
44     for j in range(i + 1, nbr_images):  # no need to copy diagonal
45         matchscores[j, i] = matchscores[i, j]
46  
47 threshold = 2  # min number of matches needed to create link
48  
49 g = pydot.Dot(graph_type='graph')  # don't want the default directed graph
50  
51 for i in range(nbr_images):
52     for j in range(i + 1, nbr_images):
53         if matchscores[i, j] > threshold:
54             # first image in pair
55             im = Image.open(imlist[i])
56             im.thumbnail((100, 100))
57             filename = path + str(i) + '.png'
58             im.save(filename)  # need temporary files of the right size
59             g.add_node(pydot.Node(str(i), fontcolor='transparent', shape='rectangle', image=filename))
60  
61             # second image in pair
62             im = Image.open(imlist[j])
63             im.thumbnail((100, 100))
64             filename = path + str(j) + '.png'
65             im.save(filename)  # need temporary files of the right size
66             g.add_node(pydot.Node(str(j), fontcolor='transparent', shape='rectangle', image=filename))
67  
68             g.add_edge(pydot.Edge(str(i), str(j)))
69 g.write_png('protect2.png')

3、结果截图:

         

 

 实验小结:图像集一共有十九张图片,运行出来只有十七张图片,我拍摄的照片范围过小,只选择了六个地点拍摄,没有显示出来的两张图片是跟以上图片没有太多相似的特征点的。显示出来的第一个连线的部分,是在同一个位置拍摄,只是从不同的角度,但是提取出来的特征点匹配度很高,说明了sift算法角度不变性,还有色彩影响不是很大,并且只要有一点特征点匹配度的图片就会相连起来,第二部分和第三部分依然如此。

                                                                    

六、SIFT算法代码实现
1、单张图片的sift特征提取Harris角点提取、用圆圈表示SIFT特征尺度提取

代码:

 1 # -*- coding: utf-8 -*-
 2 from PIL import Image
 3 from pylab import *
 4 from PCV.localdescriptors import sift
 5 from PCV.localdescriptors import harris
 6 
 7 # 添加中文字体支持
 8 from matplotlib.font_manager import FontProperties
 9 font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\SimSun.ttc", size=14)
10 
11 imname = 'siftt/24.jpg'
12 im = array(Image.open(imname).convert('L'))
13 sift.process_image(imname, '24.sift')
14 l1, d1 = sift.read_features_from_file('24.sift')
15 
16 figure()
17 gray()
18 subplot(131)
19 sift.plot_features(im, l1, circle=False)
20 title(u'SIFT特征',fontproperties=font)
21 subplot(132)
22 sift.plot_features(im, l1, circle=True)
23 title(u'用圆圈表示SIFT特征尺度',fontproperties=font)
24 
25 # 检测harris角点
26 harrisim = harris.compute_harris_response(im)
27 
28 subplot(133)
29 filtered_coords = harris.get_harris_points(harrisim, 6, 0.1)
30 imshow(im)
31 plot([p[1] for p in filtered_coords], [p[0] for p in filtered_coords], '*')
32 axis('off')
33 title(u'Harris角点',fontproperties=font)
34 
35 show()

原图

运行结果:

小结:由图看出,sift算法检测出来的特征点比harris角点算法检测出的角点多。sift算法测出来的特征点大多数都是重合的。

 2、图像集里的所有图像的sift特征提取

 代码:

 1 # -*- coding: utf-8 -*-
 2 from PIL import Image
 3 from pylab import *
 4 from PCV.localdescriptors import sift
 5 from PCV.localdescriptors import harris
 6 from PCV.tools.imtools import get_imlist # 导入原书的PCV模块
 7 
 8 # 添加中文字体支持
 9 from matplotlib.font_manager import FontProperties
10 font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\SimSun.ttc", size=14)
11 
12 # 获取project2_data文件夹下的图片文件名(包括后缀名)
13 filelist = get_imlist('siftt/')
14 
15 for infile in filelist: # 对文件夹下的每张图片进行如下操作
16     print(infile) # 输出文件名
17     
18     im = array(Image.open(infile).convert('L'))
19     sift.process_image(infile, 'infile.sift')
20     l1, d1 = sift.read_features_from_file('infile.sift')
21     i=1
22     
23     figure(i)
24     i=i+1
25     gray()
26     
27     subplot(131)
28     sift.plot_features(im, l1, circle=False)
29     title(u'SIFT特征',fontproperties=font)
30     
31     subplot(132)
32     sift.plot_features(im, l1, circle=True)
33     title(u'用圆圈表示SIFT特征尺度',fontproperties=font)
34     
35     # 检测harris角点
36     harrisim = harris.compute_harris_response(im)
37     
38     subplot(133)
39     filtered_coords = harris.get_harris_points(harrisim, 6, 0.1)
40     imshow(im)
41     plot([p[1] for p in filtered_coords], [p[0] for p in filtered_coords], '*')
42     axis('off')
43     title(u'Harris角点',fontproperties=font)
44     
45     show()

 

结果截图:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3、两张图片,计算sift特征匹配结果

代码:

  1 # -*- coding: utf-8 -*-
  2 from PIL import Image
  3 from pylab import *
  4 from numpy import *
  5 import os
  6 
  7 def process_image(imagename, resultname, params="--edge-thresh 10 --peak-thresh 5"):
  8     """ 处理一幅图像,然后将结果保存在文件中"""
  9     if imagename[-3:] != 'pgm':
 10         #创建一个pgm文件
 11         im = Image.open(imagename).convert('L')
 12         im.save('tmp.pgm')
 13         imagename ='tmp.pgm'
 14     cmmd = str("sift "+imagename+" --output="+resultname+" "+params)
 15     os.system(cmmd)
 16     print 'processed', imagename, 'to', resultname
 17     
 18 def read_features_from_file(filename):
 19     """读取特征属性值,然后将其以矩阵的形式返回"""
 20     f = loadtxt(filename)
 21     return f[:,:4], f[:,4:] #特征位置,描述子
 22     
 23 def write_featrues_to_file(filename, locs, desc):
 24     """将特征位置和描述子保存到文件中"""
 25     savetxt(filename, hstack((locs,desc)))
 26     
 27 def plot_features(im, locs, circle=False):
 28     """显示带有特征的图像
 29        输入:im(数组图像),locs(每个特征的行、列、尺度和朝向)"""
 30        
 31     def draw_circle(c,r):
 32         t = arange(0,1.01,.01)*2*pi
 33         x = r*cos(t) + c[0]
 34         y = r*sin(t) + c[1]
 35         plot(x, y, 'b', linewidth=2)
 36         
 37     imshow(im)
 38     if circle:
 39         for p in locs:
 40             draw_circle(p[:2], p[2])
 41     else:
 42         plot(locs[:,0], locs[:,1], 'ob')
 43     axis('off')
 44     
 45 def match(desc1, desc2):
 46     """对于第一幅图像中的每个描述子,选取其在第二幅图像中的匹配
 47     输入:desc1(第一幅图像中的描述子),desc2(第二幅图像中的描述子)"""
 48     desc1 = array([d/linalg.norm(d) for d in desc1])
 49     desc2 = array([d/linalg.norm(d) for d in desc2])
 50     dist_ratio = 0.6
 51     desc1_size = desc1.shape
 52     matchscores = zeros((desc1_size[0],1),'int')
 53     desc2t = desc2.T #预先计算矩阵转置
 54     for i in range(desc1_size[0]):
 55         dotprods = dot(desc1[i,:],desc2t) #向量点乘
 56         dotprods = 0.9999*dotprods
 57         # 反余弦和反排序,返回第二幅图像中特征的索引
 58         indx = argsort(arccos(dotprods))
 59         #检查最近邻的角度是否小于dist_ratio乘以第二近邻的角度
 60         if arccos(dotprods)[indx[0]] < dist_ratio * arccos(dotprods)[indx[1]]:
 61             matchscores[i] = int(indx[0])
 62     return matchscores
 63     
 64 def match_twosided(desc1, desc2):
 65     """双向对称版本的match()"""
 66     matches_12 = match(desc1, desc2)
 67     matches_21 = match(desc2, desc1)
 68     ndx_12 = matches_12.nonzero()[0]
 69     # 去除不对称的匹配
 70     for n in ndx_12:
 71         if matches_21[int(matches_12[n])] != n:
 72             matches_12[n] = 0
 73     return matches_12
 74     
 75 def appendimages(im1, im2):
 76     """返回将两幅图像并排拼接成的一幅新图像"""
 77     #选取具有最少行数的图像,然后填充足够的空行
 78     rows1 = im1.shape[0]
 79     rows2 = im2.shape[0]
 80     if rows1 < rows2:
 81         im1 = concatenate((im1, zeros((rows2-rows1,im1.shape[1]))),axis=0)
 82     elif rows1 >rows2:
 83         im2 = concatenate((im2, zeros((rows1-rows2,im2.shape[1]))),axis=0)
 84     return concatenate((im1,im2), axis=1)
 85     
 86 def plot_matches(im1,im2,locs1,locs2,matchscores,show_below=True):
 87     """ 显示一幅带有连接匹配之间连线的图片
 88         输入:im1, im2(数组图像), locs1,locs2(特征位置),matchscores(match()的输出),
 89         show_below(如果图像应该显示在匹配的下方)
 90     """
 91     im3=appendimages(im1, im2)
 92     if show_below:
 93         im3=vstack((im3, im3))
 94     imshow(im3)
 95     cols1 = im1.shape[1]
 96     for i in range(len(matchscores)):
 97         if matchscores[i]>0:
 98             plot([locs1[i,0],locs2[matchscores[i,0],0]+cols1], [locs1[i,1],locs2[matchscores[i,0],1]],'c')
 99     axis('off')
100     
101 im1f = 'siftt/25.jpg'
102 im2f = 'siftt/26.jpg'
103 
104 im1 = array(Image.open(im1f))
105 im2 = array(Image.open(im2f))
106 
107 process_image(im1f, 'out_sift_1.txt')
108 l1,d1 = read_features_from_file('out_sift_1.txt')
109 figure()
110 gray()
111 subplot(121)
112 plot_features(im1, l1, circle=False)
113 
114 process_image(im2f, 'out_sift_2.txt')
115 l2,d2 = read_features_from_file('out_sift_2.txt')
116 subplot(122)
117 plot_features(im2, l2, circle=False)
118 
119 matches = match_twosided(d1, d2)
120 print '{} matches'.format(len(matches.nonzero()[0]))
121 
122 figure()
123 gray()
124 plot_matches(im1, im2, l1, l2, matches, show_below=True)
125 show()

 

结果截图:

 

 

 

 

 

 

 小结:用siftt算法提取两张图的特征点,然后双向匹配两张图片的描述子,用线将两幅图相匹配的描述子相连,连的线越多,说明这两幅图的匹配度越高,两幅图越相似。

 4、给定一张图片,输出匹配度最高的三张图片

代码:

  1 # -*- coding: utf-8 -*-
  2 from PIL import Image
  3 from pylab import *
  4 from numpy import *
  5 import os
  6 from PCV.tools.imtools import get_imlist # 导入原书的PCV模块
  7 import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片
  8 import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片
  9 
 10 def process_image(imagename, resultname, params="--edge-thresh 10 --peak-thresh 5"):
 11     """ 处理一幅图像,然后将结果保存在文件中"""
 12     if imagename[-3:] != 'pgm':
 13         #创建一个pgm文件
 14         im = Image.open(imagename).convert('L')
 15         im.save('tmp.pgm')
 16         imagename ='tmp.pgm'
 17     cmmd = str("sift "+imagename+" --output="+resultname+" "+params)
 18     os.system(cmmd)
 19     print 'processed', imagename, 'to', resultname
 20     
 21 def read_features_from_file(filename):
 22     """读取特征属性值,然后将其以矩阵的形式返回"""
 23     f = loadtxt(filename)
 24     return f[:,:4], f[:,4:] #特征位置,描述子
 25     
 26 def write_featrues_to_file(filename, locs, desc):
 27     """将特征位置和描述子保存到文件中"""
 28     savetxt(filename, hstack((locs,desc)))
 29     
 30 def plot_features(im, locs, circle=False):
 31     """显示带有特征的图像
 32        输入:im(数组图像),locs(每个特征的行、列、尺度和朝向)"""
 33        
 34     def draw_circle(c,r):
 35         t = arange(0,1.01,.01)*2*pi
 36         x = r*cos(t) + c[0]
 37         y = r*sin(t) + c[1]
 38         plot(x, y, 'b', linewidth=2)
 39         
 40     imshow(im)
 41     if circle:
 42         for p in locs:
 43             draw_circle(p[:2], p[2])
 44     else:
 45         plot(locs[:,0], locs[:,1], 'ob')
 46     axis('off')
 47     
 48 def match(desc1, desc2):
 49     """对于第一幅图像中的每个描述子,选取其在第二幅图像中的匹配
 50     输入:desc1(第一幅图像中的描述子),desc2(第二幅图像中的描述子)"""
 51     desc1 = array([d/linalg.norm(d) for d in desc1])
 52     desc2 = array([d/linalg.norm(d) for d in desc2])
 53     dist_ratio = 0.6
 54     desc1_size = desc1.shape
 55     matchscores = zeros((desc1_size[0],1),'int')
 56     desc2t = desc2.T #预先计算矩阵转置
 57     for i in range(desc1_size[0]):
 58         dotprods = dot(desc1[i,:],desc2t) #向量点乘
 59         dotprods = 0.9999*dotprods
 60         # 反余弦和反排序,返回第二幅图像中特征的索引
 61         indx = argsort(arccos(dotprods))
 62         #检查最近邻的角度是否小于dist_ratio乘以第二近邻的角度
 63         if arccos(dotprods)[indx[0]] < dist_ratio * arccos(dotprods)[indx[1]]:
 64             matchscores[i] = int(indx[0])
 65     return matchscores
 66     
 67 def match_twosided(desc1, desc2):
 68     """双向对称版本的match()"""
 69     matches_12 = match(desc1, desc2)
 70     matches_21 = match(desc2, desc1)
 71     ndx_12 = matches_12.nonzero()[0]
 72     # 去除不对称的匹配
 73     for n in ndx_12:
 74         if matches_21[int(matches_12[n])] != n:
 75             matches_12[n] = 0
 76     return matches_12
 77     
 78 def appendimages(im1, im2):
 79     """返回将两幅图像并排拼接成的一幅新图像"""
 80     #选取具有最少行数的图像,然后填充足够的空行
 81     rows1 = im1.shape[0]
 82     rows2 = im2.shape[0]
 83     if rows1 < rows2:
 84         im1 = concatenate((im1, zeros((rows2-rows1,im1.shape[1]))),axis=0)
 85     elif rows1 >rows2:
 86         im2 = concatenate((im2, zeros((rows1-rows2,im2.shape[1]))),axis=0)
 87     return concatenate((im1,im2), axis=1)
 88     
 89 def plot_matches(im1,im2,locs1,locs2,matchscores,show_below=True):
 90     """ 显示一幅带有连接匹配之间连线的图片
 91         输入:im1, im2(数组图像), locs1,locs2(特征位置),matchscores(match()的输出),
 92         show_below(如果图像应该显示在匹配的下方)
 93     """
 94     im3=appendimages(im1, im2)
 95     if show_below:
 96         im3=vstack((im3, im3))
 97     imshow(im3)
 98     cols1 = im1.shape[1]
 99     for i in range(len(matchscores)):
100         if matchscores[i]>0:
101             plot([locs1[i,0],locs2[matchscores[i,0],0]+cols1], [locs1[i,1],locs2[matchscores[i,0],1]],'c')
102     axis('off')
103     
104 # 获取project2_data文件夹下的图片文件名(包括后缀名)
105 filelist = get_imlist('project2_data/')
106 
107 # 输入的图片
108 im1f = '23.jpg'
109 im1 = array(Image.open(im1f))
110 process_image(im1f, 'out_sift_1.txt')
111 l1, d1 = read_features_from_file('out_sift_1.txt')
112 
113 i=0
114 num = [0]*30    #存放匹配值
115 for infile in filelist: # 对文件夹下的每张图片进行如下操作
116     im2 = array(Image.open(infile))
117     process_image(infile, 'out_sift_2.txt')
118     l2, d2 = read_features_from_file('out_sift_2.txt')
119     matches = match_twosided(d1, d2)
120     num[i] = len(matches.nonzero()[0])
121     i=i+1
122     print '{} matches'.format(num[i-1])  #输出匹配值
123     
124 i=1
125 figure()
126 while i<4: #循环三次,输出匹配最多的三张图片
127     index=num.index(max(num))
128     print index, filelist[index]
129     lena = mpimg.imread(filelist[index])  # 读取当前匹配最大值的图片
130     # 此时 lena 就已经是一个 np.array 了,可以对它进行任意处理
131     # lena.shape  # (512, 512, 3)
132     subplot(1,3,i)
133     plt.imshow(lena)  # 显示图片
134     plt.axis('off')  # 不显示坐标轴
135     num[index] = 0  #将当前最大值清零
136     i=i+1
137 show()

 

结果截图:

给定的图片

 

 

输出的图片

 

小结:通过用给定的图匹配图像集中的每张图片的描述子,然后用线与图像集中的图片的描述子相连,匹配度最高的图片就会被输出。

 

七、SIFT实验总结

1、sift算法提取特征点稳定,不会因为光照、旋转、尺度等因素而改变图像的特征点。

2、图像的尺度越大,图像就会越模糊。

3、sift算法可以对多张图像进行快速的、准确的关键点匹配,产生大量的特征点,可以适用于生活中的很多运用。

4、sift算法提取的特征点会有重叠。

5、在用sift算法提取特征时,应该降低图片的像素,像素过高会导致运行时间过长或失败。

 

八、实验遇到的问题

出现的问题:1、运行代码时出现这样的错误:

在D:\Anaconda2\Lib\site-packages目录中找到pydot.py ,用记事本打开,把self.prog = 'dot‘改成self.prog = r'C:\Program Files (x86)\Graphviz2.38\bin\dot.exe',保存,关掉运行软件再打开就可以了。

 2、运行代码出现这样的结果

 

 我用的项目的路径,出现以上报错,把路径改成了图片的路径,图片的后缀改成.jpg就可以了。

 3、因为图片像素过高,运行时间会过长,结果一直出不来,还以为是代码出来了错误,但是不报错,想着可能是照片是自己拍的,像素过高了,就去降低了图片的像素,运行速率变快,结果就出来了。

 

 

 

 

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