PYTHON3.6以上版本安装SIFT类

基于conda虚拟环境解决高版本opencv不支持SIFT特征算法的问题。

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前言

通过在高版本python环境下，安装虚拟环境，使用sift特征算法，进行大图找小图。

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一、 问题描述

由于已安装anaconda，python版本为3.8，基于某些原因SIFT算法在高版本OPENCV中已取消，按其他文章介绍，到https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/opencv-python/
及
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/opencv-contrib-python/
下载opencv_python-3.4.2.16 低版本安装文件手动安装。
在Lib\site-packages安装opencv_python-3.4.2.16-cp36-cp36m-win_amd64.whl 时提示Could not find a version that satisfies the requirement python-OpenCV. 问题原因是安装文件最高只支持CP36=PYTHON3.6，因此需安装虚拟环境，再装低版本OPENCV

二、步骤

1.安装虚拟环境

cmd 下 运行：

conda create -n your_env_name python=3.6 

2.安装完成后激活环境

conda activate your_env_name 

3.安装下载好的opencv及contribute

pip install opencv_python-3.4.2.16-cp36-cp36m-win_amd64.whl 
pip install opencv_contrib_python-3.4.2.16-cp37-cp37m-win_amd64.whl

4.调用示例

代码如下（示例）：

import io
from PIL import Image, ImageTk
import tkinter as tk

import cv2
import numpy as np
MIN_MATCH_COUNT = 4
 
img1 = cv2.imread("D:/OCR/mine.png")
img2 = cv2.imread("D:/OCR/TRAIN.jpg")
g1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
g2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
match = cv2.FlannBasedMatcher(dict(algorithm =2, trees =1), {})
kp1, de1 = sift.detectAndCompute(g1,None)
kp2, de2 = sift.detectAndCompute(g2,None)
m = match.knnMatch(de1, de2, 2)
m = sorted(m,key = lambda x:x[0].distance)
ok = [m1 for (m1, m2) in m if m1.distance < 0.7 * m2.distance]
med = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, ok, None)

cv2.imwrite("D:/OCR/b.jpg", med)
#
# cv2.imshow("0", med)
# cv2.waitKey()
# cv2.destroyAllWindows()

def resize(w, h, w_box, h_box, pil_image):
    f1 = 1.0 * w_box / w  # 1.0 forces float division in Python2
    f2 = 1.0 * h_box / h
    factor = min([f1, f2])
    width = int(w * factor)
    height = int(h * factor)
    return pil_image.resize((width, height), Image.ANTIALIAS)
 
root = tk.Tk()
# size of image display box you want
# 期望图像显示的大小
w_box = 800
h_box = 1000
 
# 以一个PIL图像对象打开
pil_image = Image.open(r'D:/OCR/b.jpg')

# get the size of the image
# 获取图像的原始大小
w, h = pil_image.size
 
# resize the image so it retains its aspect ration
# but fits into the specified display box
# 缩放图像让它保持比例，同时限制在一个矩形框范围内
pil_image_resized = resize(w, h, w_box, h_box, pil_image)

# convert PIL image object to Tkinter PhotoImage object
# 把PIL图像对象转变为Tkinter的PhotoImage对象
tk_image = ImageTk.PhotoImage(pil_image_resized)
 
# put the image on a widget the size of the specified display box
# Label: 这个小工具，就是个显示框，小窗口，把图像大小显示到指定的显示框
label = tk.Label(root, image=tk_image, width=w_box, height=h_box)
# padx,pady是图像与窗口边缘的距离
label.pack(padx=5, pady=5)
root.mainloop()

相关参数说明及原理参考 https://blog.youkuaiyun.com/codedoctor/article/details/78998946

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总结及注意事项

注意安装并激活新环境后，原3.8的类都需重新安装，需要在cmd的窗口下，显示（(your_env_name) C:\Users\XXX>的环境下重新安装。另外新的Lib\site-packages文件夹默认在.conda\envs\your_env_name\Lib\site-packages目录下。