OpenCV-Python系列十一：特征检测(1)--角点检测

作者: CodeFUN | 来源:发表于2020-06-27 16:19 被阅读0次

OpenCV-Python系列十一：特征检测(1)--角点检测
特征点检测算法
第 8 章检测兴趣点
python 3+opencv 3.4(五)--图像特征提取
角点检测(Corner Detection)
计算机视觉 OpenCV Android | 特征检测与匹配之角
OpenCV-Python系列十二：特征检测(2)--斑点检测
特征向量（Feature Vectors）
Haars角点检测
openCV：图像特征-harris角点检测

角点特征常常是图像中独特的存在，比如你在玩拼图游戏时，首先肯定会去找一些独一无二的匹配项，比如人像的眼睛，嘴巴，这些特征你很容易判断哪些碎片应该拼凑在一起，而相比之下，那些比较常见的特征你需要最后多次调整才能找到对的位置。角点特征就是这样较独特的存在，下图中矩形的右上角点区域，无论你往哪个方向移动，图像的信息都会发生变化，而边缘则沿某一个方向移动时不会变化，至于矩形内部区域，则无论哪个方向移动，图像信息没有变化[引用自官方教程]。

角点特征那么，在OpenCV里，有哪些能帮你解决问题的呢？

本文内容涉及以下内容(参考OpenCV3 计算机视觉第6章)

Harris角点检测
Shi-Tomasi角点检测(Harris的修改版)
FAST角点检测

有了特征点，怎么用呢？你可以比对不同图像的特征信息，进行目标检测、图像拼接等。在OpenCV中，可以通过下面的算子来进行特征匹配：

Brute-Force匹配法，也称暴力匹配法
基于FLANN的匹配法

1.使用Harris以及Shi-Tomasi算子获取角点 Harris | Shi-Tomasi角点

注：这里采用Shi-Tomasi仅保留最好的12个角点信息(匹配比较好)，而harris输出了全部角点，圆圈颜色深表示该处检测到的次数多。

import cv2
import numpy as np
import time

img = cv2.imread('approx_star.png', -1)
img_copy = img.copy()

gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gaussian_img = cv2.GaussianBlur(gray_img,(3, 3),0)
# 输入图像必须是float32
float_img = np.float32(gaussian_img)

# Harris角点检测
## src: 输入图像
## blockSize:邻域大小
## ksize：Sobel算子中的核大小
## k :Harris检测参数,经验范围：[0.04, 0.06]，值越大，假角点越少，不过可能会漏检
start_time = time.time()
dst = cv2.cornerHarris(float_img, 4, 3, 0.08)
end_time = time.time()
print('Harris Detection used :%s ms.' % ((end_time - start_time) * 1000))

dot_locs = np.where(dst > (0.01 * dst.max()))
for loc in zip(*dot_locs[::-1]):
    cv2.circle(img, loc, 5, (25, 25, 255), 1)

# Shi-Tomasi方法检测
## src: 输入图像
## maxCorners:输出的角点数目，可以帮助你找到最佳的maxCorners个角点，会将角点进行排序
## qualityLevel:检测质量水平系数，经验值[0.01, 0.1]
## minDistance:最小的角点距离，小于该距离的角点会被忽视
start_time = time.time()
corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gaussian_img, 12, 0.01, 10)
end_time = time.time()
print('goodFeaturesToTrack Detection used :%s ms.' % ((end_time - start_time) * 1000))
corners = np.int64(corners)
for corner in corners:
    x, y = corner.flatten()
    cv2.circle(img_copy, (x, y), 5, (255, 25, 255), 3)

cv2.imshow('harris_corners', img)
cv2.imshow('shi-tomasi_corners', img_copy)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
# 耗时情况：
# Harris Detection used :5.984783172607422 ms.
# goodFeaturesToTrack Detection used :9.972572326660156 ms.

补充：
1.关于参数ksize和检测自由设置参数k，可参考博客【cornerHarris中的ksize和k是什么意思】--https://www.jb51.cc/python/533133.html
2.官方角点检测参考链接：https://docs.opencv.org/3.0-beta/modules/imgproc/doc/feature_detection.html?highlight=cv2.cornerharris#cv2.cornerHarris
3.goodFeaturesToTrack 函数参数详解https://blog.csdn.net/guduruyu/article/details/69537083 这个函数可以输入mask信息
4.对于有更精细检测需求的，可以使用cornerSubPix()来检测亚像素角点

对于FAST检测角点的基本使用方法如下：

# 创建检测器，大多数情况下阈值设置较大，太低会造成大量的假特征点
# 选择非极大值抑制会使得特征点会少一些，避免一些假特征点
# type可选择FAST_FEATURE_DETECTOR_TYPE_9_16,在像素周围取16个点,当9个满足条件,就是特征点，除此之外，可选择7_12， 5_8
fast=cv2.FastFeatureDetector_create(threshold = 20, nonmaxSuppression=False, 
type=cv2.FAST_FEATURE_DETECTOR_TYPE_9_16)
# 返回的kp为keypoint类，你可以使用kp[0].pt获取第一个特征点的坐标信息
# detect第二个参数为特征点，第三个参数为mask
kp = fast.detect(gray_img, None)
# 耗时情况
# FAST Detection used :0.9963512420654297 ms.👍

参考博客：
1.OPENCV图像特征点检测与FAST算法https://www.cnblogs.com/dengxiaojun/p/5302778.html讲解该函数的算法及参数
2.KeyPoint类参考博客：https://blog.csdn.net/leonardohaig/article/details/81289648

2.特征点匹配

你可以用特征点用在两幅图的信息比对上,这一点在图像拼接中尤为重要,至于说用特征进行目标检测,比如《OpenCV3 计算机视觉》中有将特征信息作为纹身信息的比对.不过,当你的环境特征信息量比较多(比如风景)的时候,匹配出错的概率非常大.

ORB算法特征匹配

# ORB特征点匹配
import cv2
import numpy as np
import time

# 特征图像
img = cv2.imread('fuji_features1.png',-1)
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 待匹配图像
img1 = cv2.imread('fuji_feature.jpg',-1)
gray_img1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

start_time = time.time()
orb = cv2.ORB_create()
kp1, des1 = orb.detectAndCompute(gray_img, None)
kp2, des2 = orb.detectAndCompute(gray_img1, None)

bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck = True)

matches = bf.match(des1, des2)
end_time = time.time()
print('ORB Detect Features and BFMatch used :%s ms.' % ((end_time - start_time) * 1000))

# good_matches = []
# for m, n in matches:
#     if m.distance < 0.75 * n.distance:
#         good_matches.append([m])
# 按照特征点距离进行排序,距离越小约好
# 参考博客:https://blog.csdn.net/u013000248/article/details/85325136
matches = sorted(matches, key = lambda x : x.distance)
img2 = cv2.drawMatches(img, kp1, img1, kp2, matches[:40], np.array([]), flags = 2)

cv2.imshow('ORB_corners', img2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2.1 ORB 特征 + FLANN匹配

需要注意一下,ORB 进行特征提取的descriptor格式需要转换下,否则是无法进行FLANN匹配

FLANN_INDEX_KDTREE = 1
indexParams = dict(algorithm = FLANN_INDEX_KDTREE, trees = 5)
searchParams = dict(check = 50)

flann = cv2.FlannBasedMatcher(indexParams, searchParams)
# 转为np.float32
matches = flann.knnMatch(np.float32(des1), np.float32(des2), k = 2)