理解SIFT/SURF算法原理,并进行关键点检测
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了理解SIFT/SURF算法原理,并进行关键点检测相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
1 Harris角点检测
1.1 原理
Harris角点检测的思想是通过图像的局部的小窗口观察图像,角点的特征是窗口沿任意方向移动都会导致图像灰度的明显变化,如下图所示:
将上述思想转换为数学形式,即将局部窗口向各个方向移动(u,v)(u,v)并计算所有灰度差异的总和,表达式如下:
其中I(x,y)I(x,y)是局部窗口的图像灰度,I(x+u,y+v)I(x+u,y+v)是平移后的图像灰度,w(x,y)w(x,y)是窗口函数,该可以是矩形窗口,也可以是对每一个像素赋予不同权重的高斯窗口,如下所示:
角点检测中使E(u,v)E(u,v)的值最大。利用一阶泰勒展开有:I(x+u,y+v)=I(x,y)+I_xu+I_yvI(x+u,y+v)=I(x,y)+Ixu+Iyv其中I_xIx和 I_yIy 是沿x和y方向的导数,可用sobel算子计算。
推导如下:
MM矩阵决定了E(u,v)E(u,v)的取值,下面我们利用MM来求角点,MM是I_xIx和I_yIy的二次项函数,可以表示成椭圆的形状,椭圆的长短半轴由MM的特征值\\lambda_1λ1和\\lambda_2λ2决定,方向由特征矢量决定,如下图所示:
椭圆函数特征值与图像中的角点、直线(边缘)和平面之间的关系如下图所示。
共可分为三种情况:
- 图像中的直线。一个特征值大,另一个特征值小,λ1>>λ2或 λ2>>λ1。椭圆函数值在某一方向上大,在其他方向上小。
- 图像中的平面。两个特征值都小,且近似相等;椭圆函数数值在各个方向上都小。
- 图像中的角点。两个特征值都大,且近似相等,椭圆函数在所有方向都增大
Harris给出的角点计算方法并不需要计算具体的特征值,而是计算一个角点响应值RR来判断角点。RR的计算公式为:
式中,detM为矩阵M的行列式;traceM为矩阵M的迹;α为常数,取值范围为0.04~0.06。事实上,特征是隐含在detM和traceM中,因为:
那我们怎么判断角点呢?如下图所示:
- 当R为大数值的正数时是角点
- 当R为大数值的负数时是边界
- 当R为小数是认为是平坦区域
1.2 实现
在OpenCV中实现Hariis检测使用的API是:
dst=cv.cornerHarris(src, blockSize, ksize, k)
参数:
-
img:数据类型为 float32 的输入图像。
-
blockSize:角点检测中要考虑的邻域大小。
-
ksize:sobel求导使用的核大小
-
k :角点检测方程中的自由参数,取值参数为 [0.04,0.06].
示例:
import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 1 读取图像,并转换成灰度图像
img = cv.imread('./image/chessboard.jpg')
gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
# 2 角点检测
# 2.1 输入图像必须是 float32
gray = np.float32(gray)
# 2.2 最后一个参数在 0.04 到 0.05 之间
dst = cv.cornerHarris(gray,2,3,0.04)
# 3 设置阈值,将角点绘制出来,阈值根据图像进行选择
img[dst>0.001*dst.max()] = [0,0,255]
# 4 图像显示
plt.figure(figsize=(10,8),dpi=100)
plt.imshow(img[:,:,::-1]),plt.title('Harris角点检测')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
结果如下:
Harris角点检测的优缺点:
优点:
- 旋转不变性,椭圆转过一定角度但是其形状保持不变(特征值保持不变)
- 对于图像灰度的仿射变化具有部分的不变性,由于仅仅使用了图像的一介导数,对于图像灰度平移变化不变;对于图像灰度尺度变化不变
缺点:
- 对尺度很敏感,不具备几何尺度不变性。
- 提取的角点是像素级的
2 Shi-Tomasi角点检测
2.1 原理
Shi-Tomasi算法是对Harris角点检测算法的改进,一般会比Harris算法得到更好的角点。Harris 算法的角点响应函数是将矩阵 M 的行列式值与 M 的迹相减,利用差值判断是否为角点。后来Shi 和Tomasi 提出改进的方法是,若矩阵M的两个特征值中较小的一个大于阈值,则认为他是角点,即:
如下图所示:
从这幅图中,可以看出来只有当 λ1 和 λ 2 都大于最小值时,才被认为是角点。
2.2 实现
在OpenCV中实现Shi-Tomasi角点检测使用API:
corners = cv2.goodFeaturesToTrack ( image, maxcorners, qualityLevel, minDistance )
参数:
- Image: 输入灰度图像
- maxCorners : 获取角点数的数目。
- qualityLevel:该参数指出最低可接受的角点质量水平,在0-1之间。
- minDistance:角点之间最小的欧式距离,避免得到相邻特征点。
返回:
- Corners: 搜索到的角点,在这里所有低于质量水平的角点被排除掉,然后把合格的角点按质量排序,然后将质量较好的角点附近(小于最小欧式距离)的角点删掉,最后找到maxCorners个角点返回。
示例:
import numpy as np
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
# 1 读取图像
img = cv.imread('./image/tv.jpg')
gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
# 2 角点检测
corners = cv.goodFeaturesToTrack(gray,1000,0.01,10)
# 3 绘制角点
for i in corners:
x,y = i.ravel()
cv.circle(img,(x,y),2,(0,0,255),-1)
# 4 图像展示
plt.figure(figsize=(10,8),dpi=100)
plt.imshow(img[:,:,::-1]),plt.title('shi-tomasi角点检测')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
结果如下:
总结
-
Harris算法
思想:通过图像的局部的小窗口观察图像,角点的特征是窗口沿任意方向移动都会导致图像灰度的明显变化。
API: cv.cornerHarris()
-
Shi-Tomasi算法
对Harris算法的改进,能够更好地检测角点
API: cv2.goodFeatureToTrack()
以上是关于理解SIFT/SURF算法原理,并进行关键点检测的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
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