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トップに関する質問書籍「実践コンピュータービジョン」のプログラムにおける不明点

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2019/11/05 06:07

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naberyo
naberyo

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@@ -1,4 +1,4 @@
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- 現在「実践コンピュータービジョン」を読んでいるのですが2.2.3特徴点を検出するというところでSIFT特徴点をけんしゅつする所において
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+ 現在「実践コンピュータービジョン」を読んでいるのですが2.2.3特徴点を検出するというところでSIFT特徴点を検出する所において
2
2
 
3
3
  ```2.2.3 sift
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4
 

1

関数部分のプログラムの全体部分を載せました、確認頂けましたらよろしくお願いします

2019/11/05 06:07

投稿

naberyo
naberyo

スコア10

test CHANGED
File without changes
test CHANGED
@@ -1,12 +1,6 @@
1
1
  現在「実践コンピュータービジョン」を読んでいるのですが2.2.3特徴点を検出するというところでSIFT特徴点をけんしゅつする所において
2
2
 
3
- ```python
3
+ ```2.2.3 sift
4
-
5
- #!/usr/bin/python
6
-
7
- # -*- coding: utf-8 -*-
8
-
9
-
10
4
 
11
5
  from PIL import Image
12
6
 
@@ -44,7 +38,7 @@
44
38
 
45
39
  l1,d1 = sift.read_features_from_file('empire.sift')の関数部分は
46
40
 
47
- ```python
41
+ ```sift
48
42
 
49
43
  from PIL import Image
50
44
 
@@ -56,6 +50,32 @@
56
50
 
57
51
 
58
52
 
53
+ def process_image(imagename,resultname,params="--edge-thresh 10 --peak-thresh 5"):
54
+
55
+ """ 画像を処理してファイルに結果を保存する """
56
+
57
+
58
+
59
+ if imagename[-3:] != 'pgm':
60
+
61
+ # pgmファイルを作成する
62
+
63
+ im = Image.open(imagename).convert('L')
64
+
65
+ im.save('tmp.pgm')
66
+
67
+ imagename = 'tmp.pgm'
68
+
69
+
70
+
71
+ cmmd = str("sift "+imagename+" --output="+resultname+ " "+params)
72
+
73
+ os.system(cmmd)
74
+
75
+ print 'processed', imagename, 'to', resultname
76
+
77
+
78
+
59
79
  def read_features_from_file(filename):
60
80
 
61
81
  """ 特徴量を読み込んで行列形式で返す """
@@ -64,7 +84,197 @@
64
84
 
65
85
  f = loadtxt(filename)
66
86
 
67
- return f[:,:4],f[:,4:] # 特徴点の配置と記述子
87
+ return f[:,:4],f[:,4:] #特徴点の配置と記述子
88
+
89
+
90
+
91
+ def write_features_to_file(filename,locs,desc):
92
+
93
+ """ 特徴点の配置と記述子をファイルに保存する """
94
+
95
+ savetxt(filename,hstack((locs,desc)))
96
+
97
+
98
+
99
+ def plot_features(im,locs,circle=False):
100
+
101
+ """ 画像を特徴量とともに描画する。
102
+
103
+ 入力：im（配列形式の画像）、locs（各特徴量の座標とスケール、方向）"""
104
+
105
+
106
+
107
+ def draw_circle(c,r):
108
+
109
+ t = arange(0,1.01,.01)*2*pi
110
+
111
+ x = r*cos(t) + c[0]
112
+
113
+ y = r*sin(t) + c[1]
114
+
115
+ plot(x,y,'b',linewidth=2)
116
+
117
+
118
+
119
+ imshow(im)
120
+
121
+ if circle:
122
+
123
+ for p in locs:
124
+
125
+ draw_circle(p[:2],p[2])
126
+
127
+ else:
128
+
129
+ plot(locs[:,0],locs[:,1],'ob')
130
+
131
+ axis('off')
132
+
133
+
134
+
135
+ def match(desc1,desc2):
136
+
137
+ """ 第1の画像の各記述子について、第2の画像の対応点を求める。
138
+
139
+ 入力：desc1（第1の画像の記述子）、desc2（第2の画像の記述子）"""
140
+
141
+
142
+
143
+ desc1 = array([d/linalg.norm(d) for d in desc1])
144
+
145
+ desc2 = array([d/linalg.norm(d) for d in desc2])
146
+
147
+
148
+
149
+ dist_ratio = 0.6
150
+
151
+ desc1_size = desc1.shape
152
+
153
+
154
+
155
+ matchscores = zeros(desc1_size[0],'int')
156
+
157
+ desc2t = desc2.T # あらかじめ転置行列を計算しておく
158
+
159
+
160
+
161
+ for i in range(desc1_size[0]):
162
+
163
+ dotprods = dot(desc1[i,:],desc2t) # 内積ベクトル
164
+
165
+ dotprods = 0.9999*dotprods
166
+
167
+ # 第2の画像の特徴点の逆余弦を求め、ソートし、番号を返す
168
+
169
+ indx = argsort(arccos(dotprods))
170
+
171
+
172
+
173
+ # 最も近い近接点との角度が、2番目に近いもののdist_rasio倍以下か？
174
+
175
+ if arccos(dotprods)[indx[0]] < dist_ratio * arccos(dotprods)[indx[1]]:
176
+
177
+ matchscores[i] = int(indx[0])
178
+
179
+
180
+
181
+ return matchscores
182
+
183
+
184
+
185
+ def match_twosided(desc1,desc2):
186
+
187
+ """ 双方向対称バージョンのmatch() """
188
+
189
+
190
+
191
+ matches_12 = match(desc1,desc2)
192
+
193
+ matches_21 = match(desc2,desc1)
194
+
195
+
196
+
197
+ ndx_12 = matches_12.nonzero()[0]
198
+
199
+
200
+
201
+ # 対称でないものは除去する
202
+
203
+ for n in ndx_12:
204
+
205
+ if matches_21[int(matches_12[n])] != n:
206
+
207
+ matches_12[n] = 0
208
+
209
+
210
+
211
+ return matches_12
212
+
213
+
214
+
215
+ def appendimages(im1,im2):
216
+
217
+ """ 2つの画像を左右に並べた画像を返す """
218
+
219
+
220
+
221
+ # 行の少ない方を選び、空行を0で埋める
222
+
223
+ rows1 = im1.shape[0]
224
+
225
+ rows2 = im2.shape[0]
226
+
227
+
228
+
229
+ if rows1 < rows2:
230
+
231
+ im1 = concatenate((im1,zeros((rows2-rows1,im1.shape[1]))),axis=0)
232
+
233
+ elif rows1 > rows2:
234
+
235
+ im2 = concatenate((im2,zeros((rows1-rows2,im2.shape[1]))),axis=0)
236
+
237
+ # 行が同じなら、0で埋める必要はない
238
+
239
+
240
+
241
+ return concatenate((im1,im2), axis=1)
242
+
243
+
244
+
245
+
246
+
247
+ def plot_matches(im1,im2,locs1,locs2,matchscores,show_below=True):
248
+
249
+ """ 対応点を線で結んで画像を表示する
250
+
251
+ 入力： im1,im2（配列形式の画像）、locs1,locs2（特徴点座標）
252
+
253
+ machescores（match()の出力）、
254
+
255
+ show_below（対応の下に画像を表示するならTrue）"""
256
+
257
+
258
+
259
+ im3 = appendimages(im1,im2)
260
+
261
+ if show_below:
262
+
263
+ im3 = vstack((im3,im3))
264
+
265
+
266
+
267
+ imshow(im3)
268
+
269
+
270
+
271
+ cols1 = im1.shape[1]
272
+
273
+ for i,m in enumerate(matchscores):
274
+
275
+ if m>0: plot([locs1[i][0],locs2[m][0]+cols1],[locs1[i][1],locs2[m][1]],'c')
276
+
277
+ axis('off')
68
278
 
69
279
  ```
70
280
 
@@ -74,7 +284,9 @@
74
284
 
75
285
  このプログラムを実行したところ
76
286
 
287
+
288
+
77
- ```ここに言語を入力
289
+ ```
78
290
 
79
291
  runfile('C:/Users/suuri/.spyder/image/before/chap2/2.2.3.sift.py', wdir='C:/Users/suuri/.spyder/image/before/chap2')
80
292
 
@@ -124,6 +336,8 @@
124
336
 
125
337
  となり上手く動きません、数値を変えてみましても上手く行かない状況です。
126
338
 
339
+ return f[:,:4],f[:,4:] #特徴点の配置と記述子の所にエラーがあります、上手くpgmファイルも作成されておりません
340
+
127
341
 
128
342
 
129
343
  当方実行環境はWin10、python2.7、spyderを使用中です。