OpenCV Python 理解特徵 三十六

2022-06-14 11:21:10 字數 1609 閱讀 7325

在本章中,我們將嘗試理解什麼是特徵,為什麼拐角重要等等

你們大多數人都會玩拼圖遊戲。你會得到很多小影象,需要正確組裝它們以形成大的真實影象。問題是,你怎麼做?將相同的理論投影到電腦程式上,以便計算機可以玩拼圖遊戲呢?如果計算機可以玩拼圖遊戲,為什麼我們不能給計算機提供很多自然風光的真實影象,並告訴計算機將所有這些影象拼接成乙個大影象呢?如果計算機可以將多個自然影象縫合在一起,那麼如何給建築物或任何結構提供大量並告訴計算機從中建立3d模型呢?

好了,問題和想象力還在繼續。但這全都取決於最基本的問題:你如何玩拼圖遊戲?你如何將許多被擾的影象片段排列成乙個大的單張影象?你如何將許多自然影象拼接到一張影象上?

因此,我們的乙個基本問題擴充套件到更多,但變得更加具體。這些特徵是什麼?(答案對於計算機也應該是可以理解的。)

影象非常簡單。在影象的頂部,給出了六個小影象塊。你的問題是在原始影象中找到這些補丁的確切位置。你可以找到多少正確的結果?

a和b是平坦的表面,它們散布在很多區域上。很難找到這些補丁的確切位置。

c和d更簡單。它們是建築物的邊緣。你可以找到乙個大概的位置,但是準確的位置仍然很困難。這是因為沿著邊緣的每個地方的圖案都是相同的。但是,在邊緣,情況有所不同。因此,與平坦區域相比,邊緣是更好的特徵,但不夠好(在拼圖遊戲中比較邊緣的連續性很好)。

最後,e和f是建築物的某些角落。而且很容易找到它們。因為在拐角處,無論將此修補程式移動到何處,它的外觀都將有所不同。因此,它們可以被視為很好的特徵。因此,現在我們進入更簡單(且被廣泛使用的影象)以更好地理解。

就像上面一樣,藍色補丁是平坦區域,很難找到和跟蹤。無論你將藍色補丁移到何處,它看起來都一樣。黑色補丁有乙個邊緣。如果你沿垂直方向(即沿漸變)移動它,則它會發生變化。沿著邊緣(平行於邊緣)移動,看起來相同。對於紅色補丁,這是乙個角落。無論你將補丁移動到何處,它看起來都不同,這意味著它是唯一的。因此,基本上,拐點被認為是影象中的良好特徵。(不僅是角落,在某些情況下,斑點也被認為是不錯的功能)。

因此,現在我們回答了我們的問題,「這些特徵是什麼?」。但是出現了下乙個問題。我們如何找到它們?還是我們如何找到角落?我們以一種直觀的方式回答了這一問題,即尋找影象中在其周圍所有區域中移動(少量)變化最大的區域。在接下來的章節中,這將被投影到計算機語言中。因此,找到這些影象特徵稱為特徵檢測。

我們在影象中找到了特徵。找到它之後,你應該能夠在其他影象中找到相同的影象。怎麼做?我們圍繞該特徵採取乙個區域,我們用自己的語言解釋它,例如「上部是藍天,下部是建築物的區域,在建築物上有玻璃等」,而你在另乙個建築物中搜尋相同的區域。基本上,你是在描述特徵。同樣,計算機還應該描述特徵周圍的區域,以便可以在其他影象中找到它。所謂的描述稱為特徵描述。獲得特徵及其描述後,你可以在所有影象中找到相同的功能並將它們對齊,縫合在一起或進行所需的操作。

因此,在此模組中,我們正在尋找opencv中的不同演算法來查詢功能,對其進行描述,進行匹配等。

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