图像特征-harris角点检测

基本原理

cv2.cornerHarris()

• img： 数据类型为 float32 的入图像
• blockSize： 角点检测中指定区域的大小
• ksize： Sobel求导中使用的窗口大小
• k： 取值参数为 [0,04,0.06]

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread(‘test_1.jpg’)
print (‘img.shape:’,img.shape)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#gray = np.float32(gray)
dst = cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04)
print (‘dst.shape:’,dst.shape)
输出：
img.shape: (800, 1200, 3)
dst.shape: (800, 1200)

img[dst>0.01*dst.max()]=[0,0,255]
cv2.imshow(‘dst’,img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Scale Invariant Feature Transform（SIFT）

图像尺度空间

在一定的范围内，无论物体是大还是小，人眼都可以分辨出来，然而计算机要有相同的能力却很难，所以要让机器能够对物体在不同尺度下有一个统一的认知，就需要考虑图像在不同的尺度下都存在的特点。

尺度空间的获取通常使用高斯模糊来实现


不同σ的高斯函数决定了对图像的平滑程度，越大的σ值对应的图像越模糊。

多分辨率金字塔

高斯差分金字塔（DOG）

DoG空间极值检测

为了寻找尺度空间的极值点，每个像素点要和其图像域（同一尺度空间）和尺度域（相邻的尺度空间）的所有相邻点进行比较，当其大于（或者小于）所有相邻点时，该点就是极值点。如下图所示，中间的检测点要和其所在图像的3×3邻域8个像素点，以及其相邻的上下两层的3×3领域18个像素点，共26个像素点进行比较。

关键点的精确定位

这些候选关键点是DOG空间的局部极值点，而且这些极值点均为离散的点，精确定位极值点的一种方法是，对尺度空间DoG函数进行曲线拟合，计算其极值点，从而实现关键点的精确定位。

消除边界响应

特征点的主方向

每个特征点可以得到三个信息(x,y,σ,θ)，即位置、尺度和方向。具有多个方向的关键点可以被复制成多份，然后将方向值分别赋给复制后的特征点，一个特征点就产生了多个坐标、尺度相等，但是方向不同的特征点。

生成特征描述

在完成关键点的梯度计算后，使用直方图统计邻域内像素的梯度和方向。

为了保证特征矢量的旋转不变性，要以特征点为中心，在附近邻域内将坐标轴旋转θ角度，即将坐标轴旋转为特征点的主方向。

旋转之后的主方向为中心取8x8的窗口，求每个像素的梯度幅值和方向，箭头方向代表梯度方向，长度代表梯度幅值，然后利用高斯窗口对其进行加权运算，最后在每个4x4的小块上绘制8个方向的梯度直方图，计算每个梯度方向的累加值，即可形成一个种子点，即每个特征的由4个种子点组成，每个种子点有8个方向的向量信息。

论文中建议对每个关键点使用4x4共16个种子点来描述，这样一个关键点就会产生128维的SIFT特征向量。

opencv SIFT函数

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread(‘test_1.jpg’)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

cv2.version #3.4.1.15 pip install opencv-python3.4.1.15 pip install opencv-contrib-python3.4.1.15

得到特征点
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp = sift.detect(gray, None)

img = cv2.drawKeypoints(gray, kp, img)

cv2.imshow(‘drawKeypoints’, img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

计算特征
kp, des = sift.compute(gray, kp)
print (np.array(kp).shape)
输出：(6827,)

des.shape
输出：(6827, 128)

des[0]
输出：
array([ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 21., 8., 0.,
0., 0., 0., 0., 0., 157., 31., 3., 1., 0., 0.,
2., 63., 75., 7., 20., 35., 31., 74., 23., 66., 0.,
0., 1., 3., 4., 1., 0., 0., 76., 15., 13., 27.,
8., 1., 0., 2., 157., 112., 50., 31., 2., 0., 0.,
9., 49., 42., 157., 157., 12., 4., 1., 5., 1., 13.,
7., 12., 41., 5., 0., 0., 104., 8., 5., 19., 53.,
5., 1., 21., 157., 55., 35., 90., 22., 0., 0., 18.,
3., 6., 68., 157., 52., 0., 0., 0., 7., 34., 10.,
10., 11., 0., 2., 6., 44., 9., 4., 7., 19., 5.,
14., 26., 37., 28., 32., 92., 16., 2., 3., 4., 0.,
0., 6., 92., 23., 0., 0., 0.], dtype=float32)