首页 / PYTHON / 详细介绍Python中利用Scipy包的SIFT方法进行图片识别的实例

详细介绍Python中利用Scipy包的SIFT方法进行图片识别的实例

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了详细介绍Python中利用Scipy包的SIFT方法进行图片识别的实例，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含2598字，纯文字阅读大概需要4分钟。

内容图文

scipy

scipy包包含致力于科学计算中常见问题的各个工具箱。它的不同子模块相应于不同的应用。像插值，积分，优化，图像处理，，特殊函数等等。
scipy可以与其它标准科学计算程序库进行比较，比如GSL(GNU C或C++科学计算库)，或者Matlab工具箱。scipy是Python中科学计算程序的核心包;它用于有效地计算numpy矩阵，来让numpy和scipy协同工作。
在实现一个程序之前，值得检查下所需的数据处理方式是否已经在scipy中存在了。作为非专业程序员，科学家总是喜欢重新发明造轮子，导致了充满漏洞的，未经优化的，很难分享和维护的代码。相反，Scipy程序经过优化和测试，因此应该尽可能使用。
scipy由一些特定功能的子模块组成，它们全依赖numpy,但是每个之间基本独立。
举个Debian系的Linux中安装的例子（虽然我在windows上用--）：

代码如下:

sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib ipython ipython-notebook python-pandas 
python-sympy python-nose

导入Numpy和这些scipy模块的标准方式是：

import numpy as np
from scipy import stats # 其它子模块相同

主scipy命名空间大多包含真正的numpy函数(尝试 scipy.cos 就是 np.cos)。这些仅仅是由于历史原因，通常没有理由在你的代码中使用import scipy。

使用图像匹配SIFT算法进行LOGO检测
先上效果图：

详细介绍Python中利用Scipy包的SIFT方法进行图片识别的实例 - 文章图片

其中详细介绍Python中利用Scipy包的SIFT方法进行图片识别的实例 - 文章图片是logo标识,

详细介绍Python中利用Scipy包的SIFT方法进行图片识别的实例 - 文章图片

代码如下.

#coding=utf-8 
import cv2 
import scipy as sp 
 
img1 = cv2.imread('x1.jpg',0) # queryImage 
img2 = cv2.imread('x2.jpg',0) # trainImage 
 
# Initiate SIFT detector 
sift = cv2.SIFT() 
 
# find the keypoints and descriptors with SIFT 
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1,None) 
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2,None) 
 
# FLANN parameters 
FLANN_INDEX_KDTREE = 0 
index_params = dict(algorithm = FLANN_INDEX_KDTREE, trees = 5) 
search_params = dict(checks=50)  # or pass empty dictionary 
flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params,search_params) 
matches = flann.knnMatch(des1,des2,k=2) 
 
print 'matches...',len(matches) 
# Apply ratio test 
good = [] 
for m,n in matches: 
  if m.distance < 0.75*n.distance: 
    good.append(m) 
print 'good',len(good) 
# ##################################### 
# visualization 
h1, w1 = img1.shape[:2] 
h2, w2 = img2.shape[:2] 
view = sp.zeros((max(h1, h2), w1 + w2, 3), sp.uint8) 
view[:h1, :w1, 0] = img1 
view[:h2, w1:, 0] = img2 
view[:, :, 1] = view[:, :, 0] 
view[:, :, 2] = view[:, :, 0] 
 
for m in good: 
  # draw the keypoints 
  # print m.queryIdx, m.trainIdx, m.distance 
  color = tuple([sp.random.randint(0, 255) for _ in xrange(3)]) 
  #print 'kp1,kp2',kp1,kp2 
  cv2.line(view, (int(kp1[m.queryIdx].pt[0]), int(kp1[m.queryIdx].pt[1])) , (int(kp2[m.trainIdx].pt[0] + w1), int(kp2[m.trainIdx].pt[1])), color) 
 
cv2.imshow("view", view) 
cv2.waitKey()

更多详细介绍Python中利用Scipy包的SIFT方法进行图片识别的实例相关文章请关注PHP中文网！

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的详细介绍Python中利用Scipy包的SIFT方法进行图片识别的实例全部内容，希望文章能够帮你解决详细介绍Python中利用Scipy包的SIFT方法进行图片识别的实例所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 gblab@vip.qq.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。

内容手机端

扫描二维码推送至手机访问。

本文链接：https://qyyshop.com/info/427938.html

来源：【匿名】