F R E A K 特 征 点 匹 配 算 法 介 绍 ( 2 0 2 0 )

Sklearn_工具--2SKlearn介绍SKlearn介绍一.Python科学计算环境Final二.SKlearn算法库的顶层设计 1.SKlearn包含哪些模块 2.SKlearn六大板块统一API2.1API2.2sklearn监督学习工作流程2.2sklearn无监督学习工作流程2.3sklearn数据预处理工作流程 2.4SKlearn算法模块的学习顺序三.SKlearn数据集操作API1.自带小数据集1.1鸢尾花数据集1.2手写数字数据集:load_digits()1.3乳腺癌数据集:load_breast_cancer()1.4糖尿病数据集:load_diabetes()1.4波士顿房价数据集:load_boston()1.5体能训练数据集:load_linnerud()1.6图像数据集:load_sample_image(name)2.svmlight-libsvm格式的数据集3.可在线下载的数据集(Downloadable Dataset）3.1 20类新闻文本数据集3.2 野外带标记人脸数据集:fetch_lfw_people()-fetch_lfw_pairs()3.3Olivetti人脸数据集:fetch_olivetti_faces()3.4rcv1多标签数据集:fetch_rcv1()3.5Forest covertypes:预测森林表面植被类型4计算机生成的数据集 4.1用于分类任务和聚类任务的4.2make_multilabel_classification,多标签随机样本4.3用于回归任务的4.4用于流形学习的4.4用于因子分解的一.Py【现场实操追-女教-程】thon科学计算环境FinalScik【QQ】it-Image是专门用来处理图像的机器学习接口处理图【１】像的还有OpenCV，OpenCV使用c和c++写的，但是提供了py【О】thon接口，可以用python去调用二.SK【⒈】learn算法库的顶层设计科学包【６】是如何架构起来的1.S【⒐】Klearn包含哪些模块SKl【⒌】earn监督学习模块有15种SKle【２】arn无监督学习模块SKle【б】arn数据变换模块管道流pipline严格来说不是数据变换模块，pipline负责输出重定向，sklearn通过pipline可以将train，test，得分估计连成一个一长串的，方便整理代码。

扫盲记-第五篇--图像全景分割全景分割（Panoptic Segmentation）在计算机视觉中，图像语义分割（Semantic Segmentation）的任务是预测每个像素点的语义类别；实例分割（Instance Segmentation）的任务是预测每个实例物体包含的像素区域。

全景分割（Panoptic Segmentation）最先由 FAIR 与德国海德堡大学联合提出，其任务是为图像中每个像素点赋予类别 Label 和实例 ID ，生成全局的、统一的分割图像。

CCV 2018 最受瞩目的 COCO + Mapillary 联合挑战赛也首次加入全景分割任务，是全景分割领域中最权威与具有挑战性的国际比赛，代表着当前计算机视觉识别技术最前沿。

在全景分割比赛项目中，旷视研究院Detection 组参与了COCO 比赛项目与 Mapillary 比赛项目，并以大幅领先第二名的成绩实力夺魁，在全景分割指标 PQ 上取得了0.532的成绩，超越了 human consistency ，另外，相关工作An End-to-End Network for Panoptic Segmentation发表于 CVPR 2019。

全景分割任务，下面这张思维导图有助于整体把握全景分割任务特性：全景分割解读思维导图本文介绍思路：首先，将分析全景分割任务的评价指标及基本特点，并介绍目前最新的研究进展；然后介绍发表于CVPR 2019 的工作Occlusion Aware Network (OANet)，以及旷视研究院 Detection 组参与的 2018 COCO Panoptic Segmentation 比赛工作介绍；最后对全景分割当前研究进行总结与分析。

任务与前沿进展解读全景分割任务，从任务目标上可以分为object instance segmentation 子任务与 stuff segmentation 子任务。

匹配追踪算法进行图像重建MP算法原理：算法假定输入信号与字典库中的原子在结构上具有一定的相关性，这种相关性通过信号与原子库中原子的内积表示，即内积越大，表示信号与字典库中的这个原子的相关性越大，因此可以使用这个原子来近似表示这个信号。

当然这种表示会有误差，将表示误差称为信号残差，用原信号减去这个原子，得到残差，再通过计算相关性的方式从字典库中选出一个原子表示这个残差。

迭代进行上述步骤，随着迭代次数的增加，信号残差将越来越小，当满足停止条件时终止迭代，得到一组原子，及残差，将这组原子进行线性组合就能重构输入信号。

MP算法的执行步骤如下：输入：字典矩阵A，信号向量y，稀疏度k.输出：x的k稀疏逼近x^.初始化：生成字典矩阵A（这里使用离散余弦变换基DCT），残差r0=y，索引集Λ0=?，t=1.循环执行步骤1-5：找出残差r和字典矩阵的列Ai积中最大值所对应的值p 及脚标λ，即pt=maxi=1,?,N|rt?1,Ai|.更新索引集Λt=Λt?1∪{λt}，记录找到的字典矩阵中的重建原子集合At=[At?1,Aλt].更新稀疏向量x^t=x^t∪{pt}.更新残差rt=y?Atx^t，t=t1.判断是否满足tk，若满足，则迭代停止；若不满足，则继续执行步骤1.Python代码实现（针对二维图像）：import numpy as npdef bmp(mtx, codebook, threshold):""":param mtx: 原始图像（mxn）:param codebook: 字典（mxk）:param threshold: 非零元素个数的最大值:return: 稀疏编码系数3 """n = mtx.shape[1] if len(mtx.shape) 1 else 1 # 原始图像mtx中向量的个数k = codebook.shape[1] # 字典dictionary中向量的个数result = np.zeros((k, n)) # 系数矩阵result中行数等于dictionary中向量的个数，列数等于mtx中向量的个数for i in range(n):indices = [] # 记录选中字典中原子的位置coefficients = [] # 存储系数向量residual = mtx[:, i]for j in range(threshold):projection = np.dot(codebook.T, residual)# 获取内积向量中元素绝对值的最大值max_value = projection.max()if abs(projection.min()) = abs(projection.max()):max_value = projection.min()pos = np.where(projection == max_value)[0]indices.append(pos.tolist()[0]) # 只存储在字典中的列（因为计算过程中对codebook进行了转置，所以这里取第一个元素） coefficients.append(max_value)residual = mtx[:, i] - np.dot(codebook[:, indices[0: j 1]], np.array(coefficients))if (residual ** 2).sum() 1e-6:for t, s in zip(indices, coefficients):result[t][i] = sreturn result基于MP的图像重建这样字典矩阵的行数就仅仅和分块矩阵的大小有关，和原始图像的大小没有关系了。

基于仿射变换的局部特征匹配算法戚海想【摘要】Aiming at the situation of the ASIFT algorithm where there areone-to-many, and many-to-one matching, and eventually leading to cor-rect matching are eliminated, proposes a local feature matching algorithm based on affine transformation (LMA). The method is based on the matching key point set under the ASIFT algorithm, in different local areasof an image, chooses three pairs of matching key point and calculates the corresponding affine transformation matrix, for every key point in the reference image, searches for matching key point by the nearest affine transformation matrix, and eliminate the matching key points which have bigger error in the matching key point set by the RANSAC algorithm. The experimental results show that by this kind of space constraint, improved algorithm can obviously increase the number of matching key points, atthe same time of ensuring high matching accuracy.%针对SIFT算法中存在一对多和多对一匹配，并最终导致正确匹配被剔除的情况，提出一种基于仿射变换的局部特征匹配算法（LMA）。

特征点匹配算法引言特征点匹配是计算机视觉领域中的重要任务，它是图像处理和目标识别中必不可少的步骤。

特征点匹配算法是指通过计算两幅图像中的特征点，并将这些特征点进行匹配，从而找到两幅图像中相对应的特征点的过程。

本文将深入探讨特征点匹配算法的原理、常用方法和应用领域。

特征点匹配算法原理特征点匹配算法的核心原理是通过计算图像中的特征点的描述子，将这些描述子进行比较，找到两幅图像中相似的特征点。

特征点是图像中具有鲜明的局部特征的点，例如角点、边缘点和斑点等。

特征点的选择需要具有稳定性、唯一性和可区分性。

特征点匹配算法的一般步骤如下： 1. 图像预处理：包括图像的去噪、灰度化和尺度空间变换等步骤，以提取出图像的特征点。

2. 特征点检测：常用的特征点检测算法有Harris角点检测、SIFT和SURF等算法，这些算法通过对图像的局部特征进行分析，找出具有显著变化的点。

3. 特征点描述子计算：对于每个检测到的特征点，计算其描述子，描述子是一个向量，用于描述特征点的局部特征。

4. 特征点匹配：将两幅图像中的特征点的描述子进行比较，通过一定的相似度度量方法，在两幅图像中找到相对应的特征点。

5. 特征点筛选：根据匹配的相似度度量结果，对匹配的特征点进行筛选，排除不正确的匹配，并保留可靠的匹配结果。

常用的特征点匹配算法1. SIFT（尺度不变特征变换）SIFT是一种基于尺度空间的特征点检测和描述子计算算法。

它通过构建图像的金字塔，提取出不同尺度下的特征点，并计算特征点的描述子。

SIFT算法的优点是具有尺度不变性和旋转不变性，可以在不同尺度和旋转情况下进行特征点匹配。

2. SURF（加速稳健特征）SURF是一种基于尺度不变特征变换（SIFT）算法的改进算法，它通过使用快速Hessian矩阵算法来检测图像中的特征点。

SURF算法在计算特征点描述子时使用了积分图像技术，大大加速了计算过程。

SURF算法具有较好的尺度和旋转不变性，并且计算效率高。