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角点的定义
从直观上理解角点是图像中两条或多条边缘的交点在图像中表现为局部区域内的灰度变化较为剧烈的点。在数学和计算机视觉中角点可以被定义为在两个或多个方向上具有显著变化的点。比如在一幅建筑物的图像中建筑物的顶点就是典型的角点在一张棋盘格的图像中棋盘格的交点也属于角点。
角点检测的作用
特征提取角点是图像的重要特征之一由于其具有独特的位置和局部特征可用于图像的特征描述便于后续的图像匹配、目标识别等操作。例如在物体识别中通过检测物体图像中的角点并与数据库中物体的角点特征进行匹配从而识别出物体。图像配准在将不同时间、不同视角或不同传感器获取的图像进行融合时角点可以作为图像之间的对应点帮助实现图像的精确配准。例如在卫星图像拼接中通过检测不同卫星图像中的角点并进行匹配可以将多幅图像拼接成一幅完整的图像。运动跟踪在视频序列中通过跟踪角点的运动轨迹可以分析物体的运动状态。比如在运动分析中跟踪运动员身体上的角点可以得到运动员的动作轨迹和运动参数。
常见的角点检测算法
Harris 角点检测算法由 Chris Harris 和 Mike Stephens 在 1988 年提出。该算法基于图像局部的自相关函数通过计算图像在各个方向上的灰度变化得到一个角点响应函数 R。如果 R 的值超过一定的阈值则认为该点是角点。Harris 角点检测算法具有旋转不变性但对尺度变化比较敏感。 Shi-Tomasi 角点检测算法是对 Harris 角点检测算法的改进。该算法通过计算图像块的最小特征值来判断角点相比于 Harris 算法Shi-Tomasi 算法在角点检测的准确性上有了一定的提高并且在目标跟踪等应用中表现更优。SIFT尺度不变特征变换算法不仅可以检测角点还具有尺度不变性、旋转不变性和光照不变性等优点。SIFT 算法通过在不同尺度空间上检测极值点并对这些极值点进行精确定位和描述生成 128 维的特征向量用于后续的特征匹配等操作。不过SIFT 算法计算复杂度较高运行速度较慢。SURF加速稳健特征算法是 SIFT 算法的加速版本采用了积分图像和 Haar 小波特征大大提高了算法的运行速度同时也具有较好的尺度不变性和旋转不变性。在实际应用中SURF 算法在处理速度和特征描述能力上取得了较好的平衡。ORBOriented FAST and Rotated BRIEF算法结合了 FASTFeatures from Accelerated Segment Test角点检测算法和 BRIEFBinary Robust Independent Elementary Features特征描述子。FAST 算法用于快速检测角点BRIEF 算法用于生成二进制特征描述子。ORB 算法具有计算速度快、内存占用小等优点在实时性要求较高的应用中得到了广泛应用。
角点检测实例
对黄鹤楼的图片进行角点检测
角点检测
import cv2
import numpy as np#角点指图像中局部区域与周围区域有较大灰度变化的点或像素。
# cornerHarris(img,blockSize,ksize,k[,dst[,borderType]])- dst
# img:输入图像。
#blockSize:角点检测中要考虑的领域大小。
# ksize:Sobel求导中使用的日大小。
# k: Harris角点检测方程中的自由参数,取值参数为[0.04,0.06]。
# dst:返回numpy.ndarray对象,大小和src相同,值越大,对应像素点是角的概率越高img cv2.imread(huanghelou.png)
gray cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
dst cv2.cornerHarris(gray,4,3,0.04)
# 标记检测到的角点
img[dst0.01*dst.max()][0,0,255]
# 这里通过对角点响应进行闽值处理标记出检测到的角点。
# 0.05 * dst.max()是一个值大于这个值的像素点会被标记为红色。
cv2.imshow(img,img)
cv2.waitKey(0)结果 可以看出图片中部分角点已经被标记出来可用通过更改阈值大小进行角点标记的范围更改。 特征提取sift
SIFTScale-Invariant Feature Transform尺度不变特征变换是一种非常经典且强大的计算机视觉算法用于图像的特征提取和描述以下是对它的详细介绍
SIFT 算法的特点
尺度不变性能够在不同尺度下检测到相同的特征点无论物体在图像中是大是小SIFT 算法都能准确地找到对应的特征。旋转不变性通过计算特征点的主方向使描述子具有旋转不变性即使物体在图像中发生了旋转也能正确匹配特征。光照不变性SIFT 特征对光照变化具有一定的鲁棒性在不同的光照条件下仍然可以提取到稳定的特征。独特性SIFT 特征描述子具有较高的独特性能够很好地区分不同的物体和场景降低误匹配的概率。
SIFT 算法的主要步骤
尺度空间极值检测使用不同尺度的高斯滤波器对图像进行卷积生成高斯金字塔。然后通过相邻尺度间的差分DoGDifference of Gaussians运算得到 DoG 金字塔。在 DoG 金字塔中检测每个点在其邻域内包括同层和上下层的极值点这些极值点就是可能的特征点。关键点定位对检测到的极值点进行精确定位通过拟合三维二次函数来确定关键点的精确位置和尺度。同时去除低对比度的关键点和位于边缘上的关键点以提高特征点的稳定性和可靠性。方向分配计算每个关键点邻域内的梯度方向直方图根据直方图的峰值确定关键点的主方向。为每个关键点分配一个或多个方向使特征描述子具有旋转不变性。关键点描述以关键点为中心取一个大小固定的邻域窗口并将其旋转到关键点的主方向。将该窗口划分为若干个子区域计算每个子区域内的梯度方向直方图。将所有子区域的直方图连接起来形成一个 128 维的特征向量即 SIFT 特征描述子。
SIFT 算法的应用场景
目标识别通过提取目标物体的 SIFT 特征并与数据库中已知物体的特征进行匹配可以实现对目标物体的识别。例如在安防监控中识别特定的人员或物体。图像拼接在全景图像拼接中利用 SIFT 特征匹配不同图像之间的重叠区域从而实现图像的准确拼接。三维重建从多幅图像中提取 SIFT 特征通过特征匹配计算图像之间的相对位置和姿态进而构建物体或场景的三维模型。图像检索根据图像的 SIFT 特征在图像数据库中快速检索到与查询图像相似的图像用于图像管理和检索系统。
SIFT 算法的局限性
计算复杂度高SIFT 算法的计算量较大尤其是在处理高分辨率图像时运算时间较长对硬件要求较高。专利问题SIFT 算法受专利保护在商业应用中需要获得相应的授权这在一定程度上限制了它的广泛应用。
sift算法实例
对一张男人的图片进行特征提取
-----------特征提取sift---------------------
# # 检测图像中的关键点
# # cv2.SIFT_create()
# #cv2.xfeatures2d.SIFT_create()#创建一个sift特征的提取对象#
# sift.detect(img)在图像中查找关键点phone cv2.imread(man.png)
phone_gray cv2.cvtColor(phone,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
sift cv2.SIFT_create() # sift对象
kp sift.detect(phone_gray)
# kp.pt:关键点的(xy)
# 坐标。
# kp.size:关键点的大小(尺度):
# kp.angle:关键点的方向。
# kp.response:关键点的响应值。
# kp.octave:关键点所在的金字塔层级。
#查找关键点
# drawKeypoints(image,keypoints,outImage, colorNone, flagsNone)# image:原始图片
# keypoints:从原图中获得的关键点这也是画图时所用到的数据
# outputimage:输出图像可以是原始图片,也可以是None
# color:颜色设置通过修改(b,g,r)的值,更改画笔的颜色b蓝色g绿色r红色。绘制富有信息的关键点。# flags:绘图功能的标识设置
phone_sift cv2.drawKeypoints(phone,kp, None,flagscv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)
cv2.imshow(phone_sift,phone_sift)
cv2.waitKey(0)
# # 使用sift.compute()计算关键点描述符,方便后期的特征匹配
kp,des sift.compute(phone,kp)
print(np.array(kp).shape,des.shape)
# 输出关键点的形状和描述符的形状。
# np.array(kp).shape 表示关键点的数量和属性。
# des.shape 表示描述符的数量和属性。结果
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