Python 特徴量マッチング サイズ変化

Python 特徴量マッチング サイズ変化. 共通 インターフェイス を使えば、異なる アルゴリズム であっても同じ書き方でアプリケーションを実装することができる。. Self._markers = itertools.cycle ( [.

OpenCVとPythonでパノラマみたいな画像を作る． あさがおの観察日記 from asaga0.hatenablog.jp

Opencv では、特徴点抽出・特徴記述・特徴点マッチングについてさまざまな アルゴリズム が実装されているが、共通の インターフェイス が用意されている（opencv3.0）。. Import cv2 import numpy as np # 画像読み込み先のパス，結果保存用のパスの設定 template_path = assets/img/template/ template_filename = you_shitsu.jpg sample_path = assets/img/sample/ sample_filename =. Drawmatchesknn ( img1 , kp1 , img2 , kp2 , good [:

Source: qiita.com

30 ], none , flags = 2 ) Viyaの画像処理例 マッチング：特徴点マッチング テンプレート画像 マッチング結果 画像上での特徴となる点（特徴点）を抽出し、マッチングすることで、 画像が拡大、縮小や回転された形状でもマッチングが可能になります。

Source: qiita.com

'o', 'v', '^', '<', '>', '1', '2', '3', '4', '8', 's', 'p', '*', 'h', 'h', '+', 'x', 'd', 'd', 'p']) self._colors = itertools.cycle ( ['b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y']) self._name_to_marker = {} def _make_xticks_and_xlabels (self, xs_ticks, xtick_step, xs_labels): 30 ], none , flags = 2 )

Source: asaga0.hatenablog.jp

特徴量記述 画像1の特徴点を中心として変化（1点で × 通り） 拡大縮小： 通り 回転 ： 通り 特徴点を中心として𝐾×𝐾画素の範囲で切り取る 11 拡大縮小変化 60% 100% 30° 75° ・ ・ ・ 60% 30° 60% 75° 回転変化 k×k画像 ・ ・ 共通 インターフェイス を使えば、異なる アルゴリズム であっても同じ書き方でアプリケーションを実装することができる。.

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Opencv では、特徴点抽出・特徴記述・特徴点マッチングについてさまざまな アルゴリズム が実装されているが、共通の インターフェイス が用意されている（opencv3.0）。. Viyaの画像処理例 マッチング：特徴点マッチング テンプレート画像 マッチング結果 画像上での特徴となる点（特徴点）を抽出し、マッチングすることで、 画像が拡大、縮小や回転された形状でもマッチングが可能になります。

Source: qiita.com

共通 インターフェイス を使えば、異なる アルゴリズム であっても同じ書き方でアプリケーションを実装することができる。. Distance ) # 対応する特徴点同士を描画 img3 = cv2.

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特徴量同士のマッチング状況が良好なもののみ表示するようにコードを一部変更してみます。 knn_good.py # 特徴量をマッチング状況に応じてソートする good = sorted ( matches , key = lambda x : Template = img2 [sy:ey, sx:ex, :] res = cv2.matchtemplate (resz, template, cv2.tm_sqdiff) min_val, _, min_loc, _ = cv2.minmaxloc (res) if min_val > 1000000:

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次にbfmatcher型のオブジェクトを作成します．その際，距離測定を cv2.norm_hamming (orbを使うから)とし， crosscheck をtrueに設定します．そして， matcher.match ()関数を使い2画像間の最も良いマッチング結果を取得します．マッチング結果を昇順にソートし最も良いマッチング結果 (距離が低い)から順. Import cv2 import numpy as np # 画像読み込み先のパス，結果保存用のパスの設定 template_path = assets/img/template/ template_filename = you_shitsu.jpg sample_path = assets/img/sample/ sample_filename =.

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次にbfmatcher型のオブジェクトを作成します．その際，距離測定を cv2.norm_hamming (orbを使うから)とし， crosscheck をtrueに設定します．そして， matcher.match ()関数を使い2画像間の最も良いマッチング結果を取得します．マッチング結果を昇順にソートし最も良いマッチング結果 (距離が低い)から順. 特徴量記述 画像1の特徴点を中心として変化（1点で × 通り） 拡大縮小： 通り 回転 ： 通り 特徴点を中心として𝐾×𝐾画素の範囲で切り取る 11 拡大縮小変化 60% 100% 30° 75° ・ ・ ・ 60% 30° 60% 75° 回転変化 k×k画像 ・ ・

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Drawmatchesknn ( img1 , kp1 , img2 , kp2 , good [: 次にbfmatcher型のオブジェクトを作成します．その際，距離測定を cv2.norm_hamming (orbを使うから)とし， crosscheck をtrueに設定します．そして， matcher.match ()関数を使い2画像間の最も良いマッチング結果を取得します．マッチング結果を昇順にソートし最も良いマッチング結果 (距離が低い)から順.

Source: asaga0.hatenablog.jp

'o', 'v', '^', '<', '>', '1', '2', '3', '4', '8', 's', 'p', '*', 'h', 'h', '+', 'x', 'd', 'd', 'p']) self._colors = itertools.cycle ( ['b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y']) self._name_to_marker = {} def _make_xticks_and_xlabels (self, xs_ticks, xtick_step, xs_labels): Distance ) # 対応する特徴点同士を描画 img3 = cv2.

Distance ) # 対応する特徴点同士を描画 Img3 = Cv2.

【実験1】ratioの値を増やしてみる (0.5 => 0.8) 【実験2】ratioの値を増やしてみる (0.5 => 0.2) 【実験3】配列goodの中身を確認. 他にも局所勾配特徴点を抽出する方法はsift surf fast brief riff daisyがあるみたい。 でも特徴量を記述するのはsift surfぐらいなのか。 次はfast使って同じようなことができるか試してみよう。 surfによる特徴点の抽出とそのオプティカルフローの描画で 次にbfmatcher型のオブジェクトを作成します．その際，距離測定を cv2.norm_hamming (orbを使うから)とし， crosscheck をtrueに設定します．そして， matcher.match ()関数を使い2画像間の最も良いマッチング結果を取得します．マッチング結果を昇順にソートし最も良いマッチング結果 (距離が低い)から順.

Self._Markers = Itertools.cycle ( [.

Ey = sy + height. Template = img2 [sy:ey, sx:ex, :] res = cv2.matchtemplate (resz, template, cv2.tm_sqdiff) min_val, _, min_loc, _ = cv2.minmaxloc (res) if min_val > 1000000: 30 ], none , flags = 2 )

Opencv2 → 3 → 4 になるにつれて抜けてる機能があるのが原因かと。.

Viyaの画像処理例 マッチング：特徴点マッチング テンプレート画像 マッチング結果 画像上での特徴となる点（特徴点）を抽出し、マッチングすることで、 画像が拡大、縮小や回転された形状でもマッチングが可能になります。 Import cv2 import numpy as np # 画像読み込み先のパス，結果保存用のパスの設定 template_path = assets/img/template/ template_filename = you_shitsu.jpg sample_path = assets/img/sample/ sample_filename =. 'o', 'v', '^', '<', '>', '1', '2', '3', '4', '8', 's', 'p', '*', 'h', 'h', '+', 'x', 'd', 'd', 'p']) self._colors = itertools.cycle ( ['b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y']) self._name_to_marker = {} def _make_xticks_and_xlabels (self, xs_ticks, xtick_step, xs_labels):

Drawmatchesknn ( Img1 , Kp1 , Img2 , Kp2 , Good [:

特徴量同士のマッチング状況が良好なもののみ表示するようにコードを一部変更してみます。 knn_good.py # 特徴量をマッチング状況に応じてソートする good = sorted ( matches , key = lambda x : Opencv では、特徴点抽出・特徴記述・特徴点マッチングについてさまざまな アルゴリズム が実装されているが、共通の インターフェイス が用意されている（opencv3.0）。. 特徴量記述 画像1の特徴点を中心として変化（1点で × 通り） 拡大縮小： 通り 回転 ： 通り 特徴点を中心として𝐾×𝐾画素の範囲で切り取る 11 拡大縮小変化 60% 100% 30° 75° ・ ・ ・ 60% 30° 60% 75° 回転変化 k×k画像 ・ ・

共通 インターフェイス を使えば、異なる アルゴリズム であっても同じ書き方でアプリケーションを実装することができる。.

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