Python技术实现图像特征提取与匹配的方法

Python中⼈脸图像特征提取⽅法（HOG、Dlib、CNN）简述⽬录⼈脸图像特征提取⽅法（⼀）HOG特征提取（⼆）Dlib库（三）卷积神经⽹络特征提取（CNN）⼈脸图像特征提取⽅法（⼀）HOG特征提取1、HOG简介Histogram of Oriented Gridients，缩写为HOG，是⽬前计算机视觉、模式识别领域很常⽤的⼀种描述图像局部纹理的特征。

它的主要思想是在⼀副图像中，局部⽬标的表象和形状能够被梯度或边缘的⽅向密度分布很好地描述。

其本质为：梯度的统计信息，⽽梯度主要存在于边缘的地⽅。

2、实现⽅法⾸先将图像分成⼩的连通区域，这些连通区域被叫做细胞单元。

然后采集细胞单元中各像素点的梯度的或边缘的⽅向直⽅图。

最后把这些直⽅图组合起来，就可以构成特征描述符。

将这些局部直⽅图在图像的更⼤的范围内（叫做区间）进⾏对⽐度归⼀化，可以提⾼该算法的性能，所采⽤的⽅法是：先计算各直⽅图在这个区间中的密度，然后根据这个密度对区间中的各个细胞单元做归⼀化。

通过这个归⼀化后，能对光照变化和阴影获得更好的效果。

3、HOG特征提取优点由于HOG是在图像的局部⽅格单元上操作，所以它对图像⼏何的和光学的形变都能保持很好的不变性，这两种形变只会出现在更⼤的空间领域上。

在粗的空域抽样、精细的⽅向抽样以及较强的局部光学归⼀化等条件下，只要⾏⼈⼤体上能够保持直⽴的姿势，可以容许⾏⼈有⼀些细微的肢体动作，这些细微的动作可以被忽略⽽不影响检测效果。

HOG特征是特别适合于做图像中的⼈体检测的。

4、HOG特征提取步骤（1）⾊彩和伽马归⼀化为了减少光照因素的影响，⾸先需要将整个图像进⾏规范化（归⼀化）。

在图像的纹理强度中，局部的表层曝光贡献的⽐重较⼤，所以，这种压缩处理能够有效地降低图像局部的阴影和光照变化。

（2）计算图像梯度计算图像横坐标和纵坐标⽅向的梯度，并据此计算每个像素位置的梯度⽅向值；求导操作不仅能够捕获轮廓，⼈影和⼀些纹理信息，还能进⼀步弱化光照的影响。

PyCharm是一种流行的集成开发环境（IDE），用于编写Python代码。

SIFT（尺度不变特征转换）是一种计算机视觉算法，用于检测和描述图像中的局部特征。

在本文中，我们将介绍如何使用PyCharm编写SIFT特征提取的代码。

SIFT特征提取是一种在计算机视觉领域广泛应用的技术，它可以检测图像中的角点和边缘，并生成具有旋转和尺度不变性的特征描述子。

这使得SIFT特征在图像匹配、目标识别和三维重构等领域具有很高的实用价值。

在PyCharm中编写SIFT特征提取的代码需要以下步骤：1. 安装OpenCV库：OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它包含了许多用于图像处理和计算机视觉领域的函数和工具。

在PyCharm中，我们可以使用pip命令来安装OpenCV库。

2. 导入OpenCV库：在PyCharm中，我们使用import语句来导入OpenCV库，以便在代码中调用OpenCV中的函数和类。

3. 加载图像：使用OpenCV库中的imread函数来加载要进行特征提取的图像，将其存储在一个变量中以备后续使用。

4. 创建SIFT对象：通过调用OpenCV库中的SIFT_create函数来创建一个SIFT对象，以便对图像进行特征提取操作。

5. 提取特征点和描述子：使用SIFT对象的detectAndCompute函数来提取图像中的关键点和对应的描述子，这些描述子将用于后续的特征匹配和识别操作。

6. 显示特征点：通过调用OpenCV库中的drawKeypoints函数来在图像上绘制出提取出的特征点，以便可视化和检查特征提取的效果。

7. 保存结果图像：使用OpenCV库中的imwrite函数将包含特征点的图像保存到指定的文件路径。

通过上述步骤，我们可以在PyCharm中编写出SIFT特征提取的代码，并在图像上成功提取出关键点和描述子。

这样的代码可以被应用到图像匹配、目标识别和其他计算机视觉任务中，为实际应用提供了便利。

python利⽤sift和surf进⾏图像配准1.SIFT特征点和特征描述提取（注意opencv版本）⾼斯⾦字塔：O组L层不同尺度的图像（每⼀组中各层尺⼨相同，⾼斯函数的参数不同，不同组尺⼨递减2倍）特征点定位：极值点特征点描述：根据不同bin下的⽅向给定⼀个主⽅向，对每个关键点，采⽤4*4*8共128维向量的描述⼦进项关键点表征，综合效果最佳：pip uninstall opencv-pythonpip install opencv-contrib-python==3.4.2.16　1.特征点检测def sift_kp(image):gray_image = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)sift = cv2.xfeatures2d_SIFT.create()kp,des = sift.detectAndCompute(gray_image,None)kp_image = cv2.drawKeypoints(gray_image,kp,None) return kp_image,kp,des2.SIFT特征点匹配SIFT算法得到了图像中的特征点以及相应的特征描述，⼀般的可以使⽤K近邻（KNN）算法。

K近邻算法求取在空间中距离最近的K个数据点，并将这些数据点归为⼀类。

在进⾏特征点匹配时，⼀般使⽤KNN算法找到最近邻的两个数据点，如果最接近和次接近的⽐值⼤于⼀个既定的值，那么我们保留这个最接近的值，认为它和其匹配的点为good matchdef get_good_match(des1,des2):bf = cv2.BFMatcher()matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2)good = []for m, n in matches:if m.distance < 0.75 * n.distance:good.append(m)return good　3.单应性矩阵Homography Matrix通过上⾯的步骤，我们找到了若⼲两张图中的匹配点，如何将其中⼀张图通过旋转、变换等⽅式将其与另⼀张图对齐呢？这就⽤到了单应性矩阵了。

Python中提取⼈脸特征的三种⽅法详解⽬录1.直接使⽤dlib2.使⽤深度学习⽅法查找⼈脸，dlib提取特征3.使⽤insightface提取⼈脸特征安装InsightFace提取特征1.直接使⽤dlib安装dlib⽅法：思路：1、使⽤dlib.get_frontal_face_detector()⽅法检测⼈脸的位置。

2、使⽤ dlib.shape_predictor()⽅法得到⼈脸的关键点。

3、使⽤dlib.face_recognition_model_v1()⽅法提取特征。

新建face_embedding1.py，插⼊代码：import dlib,numpyimport cv2# ⼈脸关键点检测器predictor_path = "shape_predictor_68_face_landmarks.dat"# ⼈脸识别模型、提取特征值face_rec_model_path = "dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat"predictor_path是恋⼈关键点检测器模型的路径。

face_rec_model_path是提取⼈脸特征的路径。

# 加载模型detector = dlib.get_frontal_face_detector() #⼈脸检测sp = dlib.shape_predictor(predictor_path) #关键点检测facerec = dlib.face_recognition_model_v1(face_rec_model_path)# 编码分别初始化⼈脸检测、关键点检测、特征编码⽅法。

image_path='train_images/11.jpg'image = cv2.imread(image_path)image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)# ⼈脸检测dets = detector(image, 1)if len(dets)==1:print('检测到⼈脸')shape = sp(image, dets[0])# 关键点# 提取特征face_descriptor = pute_face_descriptor(image, shape)#获取到128位的编码v = numpy.array(face_descriptor)print(v)读取图⽚。

图像处理中的特征提取和匹配算法图像处理在日益热门的人工智能技术中扮演着一种重要的角色。

在图像处理中，特征提取和匹配算法是两个至关重要的步骤。

特征提取是通过分析图像的局部特点来创建描述图像内容的向量，而匹配是将不同图像的特征或特征向量进行比较，以确定它们是否相似。

本文将介绍几种常用的特征提取和匹配算法。

一、特征提取算法1.尺度不变特征变换（SIFT）SIFT是一种特征提取算法，它能够从不同的尺度和方向上提取图像的局部特征。

这种算法在检索和匹配图像中特别有用。

SIFT算法的基本思想是通过高斯差分算子得到一组尺度空间图像，通过高斯图像之间的差异来确定关键点，然后计算每个关键点的局部梯度的幅值和方向，最后形成一个基于梯度方向的特征描述符。

2.速度增强型稀疏编码（SLEEC）SLEEC是一种新型的高效特征提取算法。

与其他算法不同的是，SLEEC只需扫描一次训练数据即可获得最具代表性的特征。

该算法通过运用具有多个分辨率的降采样、随机稀疏和加速度分析三种技术提取特征，从而实现了比其他算法更高的准确性和速度。

二、特征匹配算法1.暴力匹配算法暴力匹配算法是一种基本的匹配算法，它实现了图像特征之间的精确匹配。

该算法通过比较两个图像之间的每个可能的匹配，来确定匹配的好坏。

虽然该算法的准确性很高，但是它非常耗时，因此只适用于小图像匹配。

2.基于Flann树的匹配算法基于Flann树的匹配算法通过对特征向量进行一系列分割和聚类，以快速找到大量数据中的相似匹配。

该算法不仅适用于大规模数据集，而且具有高效和稳定性。

3.随机抽样一致性算法（RANSAC）随机抽样一致性算法是一种常见的特征匹配算法。

该算法通过随机采样一对点来确定匹配，在这个过程中，通过迭代重复采样和检测结果，不断提高匹配模型的准确度。

结论：在图像处理和计算机视觉中，特征提取和匹配是核心算法。

不同的特征提取和匹配算法适用于不同的应用场合。

在实际应用中，为了达到对图像的快速识别和匹配，我们需要根据具体的需求，选择合适的特征提取和匹配算法。

基于Python语言的图像识别算法设计与实现随着人工智能技术的不断进步，图像识别技术在我们的生活中得到了广泛的应用。

我们可以利用图像识别技术来识别人脸、车辆、动物、植物等，甚至可以利用它进行图像搜索和视频监控。

而其中一个重要的组成部分就是图像识别算法。

本文将着重介绍基于Python语言的图像识别算法设计与实现。

一、Python语言与图像处理库Python是一种高级编程语言，它在许多领域都得到了广泛的应用，其中之一就是图像处理领域。

Python拥有许多图像处理库，例如Pillow、OpenCV、scikit-image等。

这些库为Python开发者提供了强大的图像处理、分析和操作能力。

Pillow是Python图像处理库。

它支持丰富的图像格式，包括JPEG、PNG、GIF、BMP等。

我们可以利用Pillow库对图像进行缩放、裁剪、旋转、复制等处理操作。

它的使用也非常简单，只需要安装Pillow库并导入就可以使用。

OpenCV是一个开源计算机视觉库，由英特尔资助开发，它提供了丰富的图像处理功能。

它支持各种图像和视频格式，并且提供了许多常用的图像处理算法，如边缘检测、模板匹配、图像分割等。

Scikit-image是Python中用于图像处理和计算机视觉的库。

它为我们提供了各种图像处理算法，例如形态学变换、滤波、分割等。

同时，它还包含了一些工具，可以进行图像特征提取和图像分析。

二、图像识别算法1、模板匹配算法模板匹配算法是一种用于在图像中寻找一个指定的模板的算法。

这个模板可以是一个固定大小的图像或者一些特定的特征。

该算法的基本思路是，将模板沿着输入图像移动，并计算模板与当前位置重叠部分的相似性得分。

最终，我们可以得到一个得分图像，该图像显示了每个位置的相似性得分。

在Python中，我们可以利用OpenCV库实现模板匹配算法。

首先，我们需要定义模板，并载入输入图像。

然后，我们可以使用OpenCV的matchTemplate函数来执行模板匹配，并得到最匹配的位置和相似性得分。

Python-opencv（⼗）特征匹配和图像拼接参考：⼿机的全景拍照功能可以将数张照⽚⽆缝凭借成⼀张长照⽚，⽤的便是特征匹配和图像拼接的相关算法。

本⽂介绍基于Python-opencv的实现SIFT特征匹配理论部分懒得码字，搬运博客原⽂：SIFT（Scale Invariant Feature Transform，尺度不变特征变换匹配算法）是由David G. Lowe教授在1999年（《Object Recognition from Local Scale-Invariant Features》）提出的⾼效区域检测算法，在2004年（《Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints》）得以完善。

SIFT可以应⽤到物体辨识、机器⼈地图感知与导航、影像缝合、3D模型建⽴、⼿势辨识、影像追踪和动作⽐对等⽅向。

SIFT算法的特点:稳定性独特性多量性⾼速性可扩展性SIFT算法可以的解决问题：⽬标的旋转、缩放、平移（RST）图像放射/投影变换（视点viewpoint）光照影响（illumination）部分⽬标遮挡（occlusion）杂物场景（clutter）噪声SIFT原理1.检测尺度空间极值检测尺度空间极值就是搜索所有尺度上的图像位置，通过⾼斯微分函数来识别对于尺度和旋转不变的兴趣点。

其主要步骤可以分为建⽴⾼斯⾦字塔、⽣成DOG⾼斯差分⾦字塔和DOG局部极值点检测。

为了让⼤家更清楚，我先简单介绍⼀下尺度空间，再介绍主要步骤。

（1）尺度空间⼀个图像的尺度空间，定义为⼀个变化尺度的⾼斯函数与原图像的卷积。

即：其中，*表⽰卷积计算。

其中，m、n表⽰⾼斯模版的维度，(x,y)代表图像像素的位置。

为尺度空间因⼦，值越⼩表⽰图像被平滑的越少，相应的尺度就越⼩。

⼩尺度对应于图像的细节特征，⼤尺度对应于图像的概貌特征，效果如下图所⽰，尺度从左到右，从上到下，依次增⼤。

python利⽤opencv实现SIFT特征提取与匹配本⽂实例为⼤家分享了利⽤opencv实现SIFT特征提取与匹配的具体代码，供⼤家参考，具体内容如下1、SIFT1.1、sift的定义SIFT，即尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform，SIFT），是⽤于图像处理领域的⼀种描述。

这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是⼀种局部特征描述⼦。

1.2、sift算法介绍SIFT由David Lowe在1999年提出，在2004年加以完善。

SIFT在数字图像的特征描述⽅⾯当之⽆愧可称之为最红最⽕的⼀种，许多⼈对SIFT进⾏了改进，诞⽣了SIFT的⼀系列变种。

SIFT已经申请了专利（所以现在opencv使⽤这个算法，需要低的版本）。

SIFT特征是基于物体上的⼀些局部外观的兴趣点⽽与影像的⼤⼩和旋转⽆关。

对于光线、噪声、微视⾓改变的容忍度也相当⾼。

基于这些特性，它们是⾼度显著⽽且相对容易撷取，在母数庞⼤的特征数据库中，很容易辨识物体⽽且鲜有误认。

使⽤SIFT特征描述对于部分物体遮蔽的侦测率也相当⾼，甚⾄只需要3个以上的SIFT物体特征就⾜以计算出位置与⽅位。

在现今的电脑硬件速度下和⼩型的特征数据库条件下，辨识速度可接近即时运算。

SIFT特征的信息量⼤，适合在海量数据库中快速准确匹配。

SIFT算法具有如下⼀些特点：1）SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视⾓变化、仿射变换、噪声也保持⼀定程度的稳定性；2）区分性（Distinctiveness）好，信息量丰富，适⽤于在海量特征数据库中进⾏快速、准确的匹配；3）多量性，即使少数的⼏个物体也可以产⽣⼤量的SIFT特征向量；4）⾼速性，经优化的SIFT匹配算法甚⾄可以达到实时的要求；5）可扩展性，可以很⽅便的与其他形式的特征向量进⾏联合。

1.3、特征检测SIFT特征检测主要包括以下4个基本步骤：1）尺度空间极值检测：搜索所有尺度上的图像位置。

arcgis+python图像特征提取与匹配一颜色特征(一)特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。

一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。

由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。

另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。

颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。

(二)常用的特征提取与匹配方法(1)颜色直方图其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。

其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。

最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。

颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。

(2)颜色集颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。

颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间(如HSV空间)，并将颜色空间量化成若干个柄。

然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。

在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系(3)颜色矩这种方法的数学基础在于：图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。

此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩(mean)、二阶矩(variance)和三阶矩(skewness)就足以表达图像的颜色分布。

PyRadiomics是一个用于医学图像分析的Python库，它可以从医学图像中提取大量的定量特征。

其特征提取原理如下：
1. 图像预处理：首先，PyRadiomics对输入的医学图像进行预处理，包括图像重采样、灰度标准化、滤波等操作，以确保图像的一致性和可比性。

2. 区域定义：PyRadiomics需要用户指定感兴趣区域（ROI），可以是整个图像、特定的区域或特定的结构。

用户可以手动绘制ROI，也可以使用自动分割算法进行ROI的提取。

3. 特征计算：PyRadiomics根据ROI的位置和形状信息，计算一系列的特征。

这些特征可以分为三类：形状特征、灰度统计特征和纹理特征。

形状特征包括体积、表面积、直径等；灰度统计特征包括均值、方差、最大值、最小值等；纹理特征包括灰度共生矩阵、灰度共生矩阵、灰度依赖矩阵等。

4. 特征选择：由于PyRadiomics可以提取大量的特征，为了减少特征的冗余性和提高分类性能，用户可以使用特征选择算法对提取的特征进行筛选和排序。

5. 特征应用：提取的特征可以应用于医学图像的分类、分割、
定位、预测等任务。

用户可以使用PyRadiomics提供的机器学习算法或自定义算法进行特征的应用。

总之，PyRadiomics通过对医学图像进行预处理、定义感兴趣区域、计算特征，并应用这些特征进行医学图像分析，为医学研究和临床应用提供了便利。