特征檢測與描述：探索圖像中的關鍵點
學習目標
通過本課程，學員們將掌握特征檢測的基本概念，了解如何使用OpenCV庫中的SIFT和SURF算法進行特征點檢測和特征描述符的計算。實驗將通過理論講解與實踐操作相結合的方式，幫助學員深入理解特征檢測在計算機視覺中的應用。
相關知識點
- Python OpenCV特征檢測與描述
學習內容
1 Python OpenCV特征檢測與描述
1.1 特征檢測的基本概念
在計算機視覺領域，特征檢測是識別圖像中具有特定屬性的點、線或區域的過程。這些特征點通常具有良好的可重復性和穩定性，即使在圖像發生旋轉、縮放或光照變化的情況下，也能被準確地檢測出來。特征檢測在圖像匹配、物體識別、場景重建等多個領域有著廣泛的應用。
特征點的選擇標準通常包括：局部性、獨特性、可重復性和穩定性。局部性意味著特征點應該能夠通過其周圍的像素值來定義；獨特性確保了特征點在圖像中是獨一無二的；可重復性是指在不同的圖像條件下，相同的特征點能夠被檢測到；穩定性則保證了特征點在圖像變換后仍然保持不變。
在OpenCV中，提供了多種特征檢測算法，如SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）、SURF（Speeded Up Robust Features）等。這些算法能夠有效地檢測圖像中的特征點，并生成描述符，用于后續的匹配和識別任務。
1.2 SIFT算法原理與實現
SIFT算法是一種廣泛使用的特征檢測和描述方法，它能夠檢測圖像中的關鍵點，并生成描述符，這些描述符對圖像的旋轉、縮放和光照變化具有不變性。SIFT算法的主要步驟包括：
- 尺度空間極值檢測：通過構建高斯金字塔，檢測圖像中的關鍵點。這些關鍵點是在不同尺度下檢測到的局部極值點。
- 關鍵點定位：通過擬合局部模型來精確確定關鍵點的位置和尺度，同時去除低對比度的關鍵點和邊緣響應。
- 方向賦值：為每個關鍵點分配一個或多個方向，以實現旋轉不變性。
- 關鍵點描述符：在關鍵點周圍的一個鄰域內，計算梯度方向直方圖，生成描述符。
執行以下指令獲取測試圖片。
wget https://model-community-picture.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ascend-zone/notebook_datasets/3db8111c2fac11f0a229fa163edcddae/example.jpg
下面是一個使用OpenCV實現SIFT特征檢測的Python代碼示例：
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 讀取圖像
image = cv2.imread('example.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 創建SIFT對象
sift = cv2.SIFT_create()# 檢測關鍵點和計算描述符
keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(image, None)# 繪制關鍵點
image_with_keypoints = cv2.drawKeypoints(image, keypoints, None, flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)
# 顯示圖像
plt.imshow(image_with_keypoints, cmap='gray')
plt.title('SIFT Keypoints')
plt.show()
1.3 ORB算法原理與實現
ORB算法是對SIFT的高效替代方案，它結合了FAST關鍵點檢測器和BRIEF描述符，同時加入了方向信息，使其具備旋轉不變性。ORB的設計目標是在保持較好特征識別性能的同時顯著提高計算效率，非常適合實時應用和移動設備。
ORB算法的主要步驟包括：
-
關鍵點檢測：使用FAST（Features from Accelerated Segment Test）算法快速檢測圖像中的角點作為關鍵點。
-
關鍵點篩選與排序：通過Harris角點響應函數對FAST檢測出的關鍵點進行評分，并保留最顯著的關鍵點。
-
方向賦值：為了實現旋轉不變性，ORB對每個關鍵點計算其主方向，并在后續描述符計算中使用該方向。
-
描述符生成：基于BRIEF（Binary Robust Independent Elementary Features）描述符的思想，結合關鍵點方向對描述符進行旋轉處理，從而生成具有旋轉不變性的二進制描述符。
-
特征匹配：由于ORB描述符是二進制形式，可以使用漢明距離快速進行匹配，進一步提升處理速度。
ORB算法的主要優勢在于其計算速度快、資源占用低、無需專利許可，是計算機視覺任務中廣泛使用的特征檢測與描述方法。
下面是一個使用OpenCV實現ORB特征檢測的Python代碼示例：
import cv2
import numpy as np# 讀取圖像（灰度）
image = cv2.imread('example.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 創建 ORB 對象（默認最多檢測 500 個關鍵點）
orb = cv2.ORB_create(nfeatures=500)# 檢測關鍵點和計算描述符
keypoints, descriptors = orb.detectAndCompute(image, None)# 繪制關鍵點
image_with_keypoints = cv2.drawKeypoints(image, keypoints, None, color=(0, 255, 0), flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS
)
# 顯示圖像
plt.imshow(image_with_keypoints, cmap='gray')
plt.title('ORB Keypoints')
plt.show()
從此刻開始，你是不是有點看不懂了？…歡迎討論，我們一起交流！
)
)
