小玩OpenSURF图像识别

最新推荐文章于 2021-11-14 18:46:23 发布

捷杰耶夫

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分类专栏： C# 图像

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本文介绍了一种基于SURF算法的图像识别实现方法，并通过修改开源项目OpenSURF的C#版本解决了匹配模块缺失和效率问题，提高了图像识别的准确率。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

作者：咪当我系欧巴

转自：http://blog.youkuaiyun.com/hellogv/article/details/5712394

本文来自http://blog.youkuaiyun.com/hellogv/ ，引用必须注明出处！

最近工作有点闲，有时间就玩点有意思的东西------SURF 图像识别(WIKI地址)，懂了图像识别，真的有很多东西可以玩。。。。。先看看本文实现的效果：

左图不是相同的指纹，右图为相同的指纹

ShapeContext算法中典型的实验图片。。。借来用用而已。。。

本文修改后的代码可以到这里:http://download.youkuaiyun.com/source/2515577下载，本文的代码改自GoogleCode的OpenSource。

网上已经有很多封装好的SURF算法，这里我挑OpenSURF.OpenSURF在GoogleCode的地址http://code.google.com/p/opensurf1/，在【Source】 Tab里有C++版和C#版，C++版依赖Opencv，C#版不依赖OpenCV，我选择了C#版裸奔SURF。。。。在使用OpenSURF的C#版发现两个问题：

1。没有Match模块，所以这个就得自己写了；
2。OpenSURF for C#竟然大量使用GetPixel() ...... -. -||| ......做过图像处理的兄弟都应该知道GetPixel()的效率...........这个也得自己改改。

解决问题1：C++版包含了Match模块，所以我就参考C++版的，写成C#。。。。。以下是我自己添加的Match代码：

[c-sharp]view plaincopyprint? 
   
 using System;  
 using System.Collections.Generic;  
 using System.Text;  
 using OpenSURFcs;  
   
 class Utils  
 {  
     private const float FLT_MAX = 3.402823466e+38F;        /* max value */  
   
     public static List<IPoint>[] getMatches(List<IPoint> ipts1, List<IPoint> ipts2)  
     {  
         double dist;  
         double d1, d2;  
         IPoint match = new IPoint();  
   
         List<IPoint>[] matches = new List<IPoint>[2];  
         matches[0] = new List<IPoint>();  
         matches[1] = new List<IPoint>();  
   
         for (int i = 0; i < ipts1.Count; i++)  
         {  
             d1 = d2 = FLT_MAX;  
   
             for (int j = 0; j < ipts2.Count; j++)  
             {  
                 dist = GetDistance(ipts1[i], ipts2[j]);  
   
                 if (dist < d1) // if this feature matches better than current best  
                 {  
                     d2 = d1;  
                     d1 = dist;  
                     match = ipts2[j];  
                 }  
                 else if (dist < d2) // this feature matches better than second best  
                 {  
                     d2 = dist;  
                 }  
             }  
             // If match has a d1:d2 ratio < 0.65 ipoints are a match  
             if (d1 / d2 < 0.77) //越小Match点越少  
             {  
                 matches[0].Add(ipts1[i]);  
                 matches[1].Add(match);  
             }  
         }  
         return matches;  
     }  
   
     private static  double GetDistance(IPoint ip1, IPoint ip2)  
     {  
         float sum = 0.0f;  
         for (int i = 0; i < 64; ++i)  
             sum += (ip1.descriptor[i] - ip2.descriptor[i]) * (ip1.descriptor[i] - ip2.descriptor[i]);  
         return Math.Sqrt(sum);  
     }  
 }  

解决问题2：参考网上的代码，把IntegralImage.cs的FromImage(Bitmap image)函数改成：

[c-sharp]view plaincopyprint? 
   
  public static IntegralImage FromImage(Bitmap image)  
   {  
       IntegralImage pic = new IntegralImage(image.Width, image.Height);  
       float rowsum = 0;  
 /*      for (int y = 0; y < image.Height; y++) 
       { 
           rowsum = 0; 
           for (int x = 0; x < image.Width; x++) 
           { 
               Color c = image.GetPixel(x, y); 
               rowsum += (cR * c.R + cG * c.G + cB * c.B) / 255f; 
  
               // integral image is rowsum + value above    
               if(y==0) 
                   pic[0, x] = rowsum; 
               else 
                   pic[y, x] = rowsum + pic[y - 1, x]; 
           } 
       }*/  
        
       BitmapData dataIn = image.LockBits(new Rectangle(0, 0, image.Width, image.Height), ImageLockMode.ReadOnly, PixelFormat.Format24bppRgb);  
         
       unsafe  
       {  
           byte* pIn = (byte*)(dataIn.Scan0.ToPointer());   
           for (int y = 0; y < dataIn.Height; y++)  
           {  
               rowsum = 0;  
               for (int x = 0; x < dataIn.Width; x++)  
               {  
                   int cb = (byte)( pIn[0]);  
                   int cg = (byte)(pIn[1]);  
                   int cr = (byte)(pIn[2]);  
   
                   // 0 1 2代表的次序是B G R  
                   rowsum += (cR * cr + cG * cg + cB * cb) / 255f;  
                   // integral image is rowsum + value above     
                   if (y == 0)  
                       pic[0, x] = rowsum;  
                   else  
                       pic[y, x] = rowsum + pic[y - 1, x];  
   
                   pIn += 3;  
               }  
               pIn += dataIn.Stride - dataIn.Width * 3;   
           }  
       }  
       image.UnlockBits(dataIn);   
       return pic;  
   }  