图像处理之SIFT
一、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:
二、多分辨率金字塔
三、高斯差分金字塔(DOG)
四、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。
五、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。
六、消除边界响应
七、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。
八、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。
九、opencv SIFT函数
输入图像转为灰度图:
import cv2 #cv2.__version__=='3.4.1'
import numpy as np
img = cv2.imread('test_1.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
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) #(6827,)
des.shape #(6827, 128),128维向量