SIFT Application in OpenCV

Kategori: Computer Vision , 20 Şubat 2020 , JanFranco

---

Bir önceki yazımızda Scale Invariant Feature Transform yani SIFT algoritmasını gördük, algoritmanın detayına indik, adımlarını anladık. Bu yazımızda Python üzerinde OpenCV kütüphanesi ile bir örnek yapacağız. Kütüphaneyi ve resmi alalım:

import cv2

img = cv2.imread('../data/pisa.jpg')
copyImg = img.copy()
richImg = img.copy()
cv2.imshow('IMG', img)
cv2.waitKey(0)

>>



Burada resmin iki kopyasını aldık. Belirlediğimiz keypointleri bu resimlerin üzerine yazacağız. Resmi grayscale hale getirelim:

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

SIFT algoritmasını kullanabilmek için cv2.xfeatures2d.SIFT_create() sınıfından bir obje üretelim ve sınıfın detect methodunu kullanalım:

sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp = sift.detect(gray, None)

Keypointleri elde ettik ve kp değişkeninde sakladık. cv2.drawPoints() methodu ile bu keypointleri görebiliriz:

cv2.drawKeypoints(gray, kp, outImage=copyImg)
cv2.imshow('SIFT without Flag', copyImg)
cv2.waitKey(0)

>>



Keypointleri görüyoruz. Büyüklüklerini ve orientationlarını yani yönlerini de görebilmemiz mümkün. Bunun için aynı methodun flags parametresine cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS komutunu veriyoruz:

cv2.drawKeypoints(gray, kp, outImage=richImg, flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)
cv2.imshow('SIFT with Flag', richImg)
cv2.waitKey(0)

>>

---

Sonraki Yazı: SURF - Speeded-up Robust Features

---

Yorumlar