a*算法代码 python,python isalpha方法

大家好，小编来为大家解答以下问题，a*算法代码 python，python isalpha方法，今天让我们一起来看看吧！

写在前面

-----------------------------------------------------------------------------------------------

最近在研究图像检索这方面知识，作为记录。

文章内容理解需要一定的算法基础，当然也有可能是我能力有限，表述不清楚python编程代码颜色。

声明:本文章仅供个人学习之用，由于作者能力有限，相关观点和信息仅供参考。

如有侵权请联系。

欢迎各位读者老爷提问和交流。

我们的目标是星辰大海！

一. 算法介绍

Scale-invariant feature transform，SIFT，尺度不变特征变换算法，相对来说比较老，但是是传统方法的基础，比较经典。

引入了尺度的概念，在不同尺度的空间查找特征点。提取极值点，位置，尺度，旋转不变量。

因此算法的特点

1.对物体遮挡部分侦测效果好

2.与影像的大小和旋转无关，对光线、噪声、微视角改变的容忍度高。

3. 3个或者3个以上的SIFT物体特征就可以计算出位置与方位，辨识速度接近实时，适合在海量数据库中快速精确匹配。

二. 算法基本原理

什么是尺度不变性？

同一个物体，人眼在距离10米和距离100米看到的大小不一样，是因为视网膜上成像的图像尺寸发生了变化。

而尺度不变，意味着不管距离10米或者距离100米，都能够对图像进行清晰的辨认。

SIFT算法原理大致拆分如下

01 适当地模糊和加倍输入图像以生成图像金字塔的基础图像

02 计算图像金字塔中的层数

03 创建一个尺度列表（大小与高斯核大小相同）

04 反复模糊和下采样基础图像

05 减去相邻的高斯图像对，形成高斯查分的DoG图像金字塔

06 识别关键点

07 通过删除重复项并将它们转换为输入图像大小来清理这些关键点

08 为每个关键点生成描述符

09 特征点匹配

算法内容我不献丑了，我也是简单了解学习。

参考文献[1]算是一篇保姆级文章。

我自己也实际上测试了下，效果图入下：

图1: 左1为原图，右1为待匹配的图

代码跑起来速度特别慢，测试这两张图片耗时3分钟，我一度以为我电脑卡了。

 图2：匹配效果图

---

单纯看效果来说， 需要表达的都体现到了，而且图像也存在偏移和旋转倾斜，也能匹配。

接下来还是测试了python自带opencv包实现

三. python代码实现

写在前面，

关于python使用cv的sift问题请参考如下链接

问题：sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()-2022解决办法

 ok，开始。

01 加载图像，调用库函数，计算关键点。

sift = cv2.SIFT_create()
cv2.drawKeypoints(image2, kp2, None)

效果如下：

 

 

  图3： 原图（上）与关键点图（下）对比

 step02

使用knn求取在空间中距离最近的k个数据点，进行分类

matcher = cv2.BFMatcher()
raw_matches = matcher.knnMatch(des1, des2, k = 2)

 step03

使用像素点进行适应矩阵求解

H, status = cv2.findHomography(ptsA, ptsB, cv2.RANSAC, ransacReprojThreshold);
    imgOut = cv2.warpPerspective(image2, H, (image1.shape[1], image1.shape[0]),
                                 flags=cv2.INTER_LINEAR + cv2.WARP_INVERSE_MAP)

最终匹配结果如下：

图4 匹配结果图

与上面的代码对比，cv自带的算法运行时间更快。 

 

确实能够达到实时监测的效果。

ps：

写在后面

SIFT作为传统算法，我个人只做了解，后续还是研究深度学习在图像检索方向的应用。

（有需要代码和效果图的小伙伴可以联系我）

参考文献

【1】 Python实现SIFT算法，附详细公式推导和代码