基于图像处理的视觉应用1
基于机器学习的视觉应用， 又名：机器视觉之从调包侠到底层开发（第3天）
PS:这个系列是准备做从Python一些接口应用开发，openCV基础使用场景原理讲解，做一些demo案例讲解，然后开始数学基础复习， 基础图像处理技术概念， 特征提取和描述细节， 深入了解图像分割和识别，三维视觉和摄影测量，和用C++进行图形学上的练习，再抽几篇关键的前沿文献和教材阅读。企业级项目制作。 最后再进行图像方向的论文写作让研究生阶段就可以发表的文献。
需要对理论进行补充， 包括：数学基础复习， 基础图像处理技术， 三维视觉和摄影测量， 图形学， 机器学习
目录大纲
Canny边缘检测简介图像轮廓检测图像角点和线条检测关键点检测，学前须知ORB关键点检测与匹配全景图像拼接
1 Canny边缘检测简介
概念：Canny边缘检测是一种常用的图像处理技术，用于检测图像中物体的边缘，通过查找图像中亮度或颜色的突变来定位边缘。算法解释：Canny边缘检测主要分为以下步骤：
高斯滤波：对图像进行高斯模糊以减少噪声。计算梯度：使用Sobel算子计算图像中每个像素的梯度值和方向。非极大值抑制：在梯度方向上，只保留局部最大的梯度值，以细化边缘。双阈值边缘跟踪：通过设定高低两个阈值，确定哪些边缘像素是强边缘，哪些是弱边缘，并通过连接强边缘来形成边缘线。 示例代码：以下是Canny边缘检测的示例代码（Python）：
import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 高斯滤波
image_blurred = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)
# 计算梯度
gradient_x = cv2.Sobel(image_blurred, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
gradient_y = cv2.Sobel(image_blurred, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
# 计算梯度幅值和方向
gradient_magnitude = cv2.magnitude(gradient_x, gradient_y)
gradient_direction = cv2.phase(gradient_x, gradient_y)
# 非极大值抑制
gradient_magnitude_suppressed = cv2.morphologyEx(gradient_magnitude, cv2.MORPH_CLOSE, None)
# 双阈值边缘跟踪
low_threshold = 50
high_threshold = 150
edges = cv2.Canny(gradient_magnitude_suppressed, low_threshold, high_threshold)
# 显示边缘图像
cv2.imshow('Canny Edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
2 图像轮廓检测
2.1 轮廓查找步骤
概念：图像轮廓检测是一种用于识别物体形状的技术，它通过查找图像中连续的边界点来定位物体的轮廓。算法解释：轮廓查找的主要步骤包括二值化、查找轮廓、绘制轮廓。
2.2 案例实现
概念：案例实现是针对特定问题或需求使用轮廓检测的具体应用场景。使用场景：轮廓检测的案例实现可用于图像中的物体识别、边界提取、物体跟踪等任务。示例代码：以下是一个简单的案例实现，使用OpenCV库进行图像轮廓检测和绘制轮廓：
import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('object.jpg')
# 转换为灰度图像
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化
ret, binary_image = cv2.threshold(gray_image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary_image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 绘制轮廓
cv2.drawContours(image, contours, -1, (0,
255, 0), 2)
# 显示带有轮廓的图像
cv2.imshow('Object Contours', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
3 图像角点和线条检测
3.1 角点的定义
概念：角点是图像中的特殊点，其周围区域没有明显的方向，通常用于物体跟踪、图像拼接等任务。
3.2 Harris角点简介
概念：Harris角点检测是一种用于寻找图像中角点的算法，它基于像素值的变化来检测角点。
3.3 案例实现
概念：案例实现是针对特定问题或需求使用Harris角点检测的具体应用场景。使用场景：Harris角点检测常用于物体跟踪、特征匹配、拼接图像等领域。示例代码：以下是一个简单的案例实现，使用Harris角点检测来检测图像中的角点：
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
image = cv2.imread('corners.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# Harris角点检测参数
block_size = 2
aperture_size = 3
k = 0.04
# 检测角点
corners = cv2.cornerHarris(image, block_size, aperture_size, k)
# 标记角点
image[corners > 0.01 * corners.max()] = [0, 0, 255]
# 显示带有角点标记的图像
cv2.imshow('Harris Corners', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
4. 关键点检测，学前须知
4.1 图像梯度和非极大值抑制与特征检测的关系
图像梯度和非极大值抑制是特征检测中常用的技术和方法。
图像梯度：图像梯度表示图像中每个像素的变化率。它可以帮助我们找到图像中的边缘，因为边缘通常具有较大的梯度值。常用的图像梯度算子包括Sobel算子和Scharr算子。非极大值抑制：非极大值抑制是一种用于抑制图像中非极大值的技术，以便提取图像中的细线条和边缘特征。它基于在图像梯度方向上比较像素值，只保留具有局部最大值的像素。
特征检测是通过分析图像中的局部特征来识别和描述图像中的对象或兴趣点。图像梯度和非极大值抑制可以帮助我们在图像中找到边缘和细线条等特征，从而用于特征检测。
在特征检测中，我们通常会使用图像梯度计算算子来寻找边缘和细线条，然后应用非极大值抑制来提取出具有最大梯度值的像素作为特征点。
4.2 滞后阈值
滞后阈值是一种在图像处理中常用的技术，用于处理噪声或者增强图像的特定部分。滞后阈值的目的是通过对像素值进行比较和阈值化来提取感兴趣的特征或区域。
滞后阈值的算法步骤如下：
定义两个阈值：高阈值和低阈值。遍历图像的每个像素，将像素值与高阈值进行比较：
如果像素值大于高阈值，则将该像素标记为强边缘。如果像素值小于低阈值，则将该像素标记为弱边缘。如果像素值介于低阈值和高阈值之间，则根据其邻域像素是否为强边缘来决定是否将其标记为弱边缘。 最后，根据滞后阈值算法的定义，将所有与强边缘直接或间接连接的弱边缘像素都标记为强边缘。
滞后阈值的目的是通过选择合适的阈值来提取图像中的边缘或特定的目标。通过调整高阈值和低阈值的值，可以控制提取边缘的数量和质量。
注意：滞后阈值算法中的阈值选择是非常重要的，不同的阈值选择可能会导致不同的边缘提取结果。通常，根据具体的应用需求和图像特点来选择适当的阈值。
4.3 边缘检测原理：
边缘检测是图像处理中一种常用的技术，用于检测图像中的边缘或轮廓。边缘通常是图像中亮度变化较大的区域，表示物体的边界或纹理变化。边缘检测的目的是找到图像中的边缘，并将其提取出来。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny边缘检测和Laplacian算子等。
Sobel算子：Sobel算子是一种基于局部梯度的边缘检测算子。它通过计算图像中每个像素的梯度值来检测边缘。Sobel算子分别在水平和垂直方向上计算梯度，并将两个方向的梯度进行合并。这样可以得到图像中的边缘信息。Canny边缘检测：Canny边缘检测是一种常用的边缘检测算法，它结合了多种技术来提高边缘检测的准确性和稳定性。Canny边缘检测首先进行高斯滤波来平滑图像，然后计算图像的梯度和梯度方向，接着应用非极大值抑制来提取边缘的细线条。最后，通过滞后阈值来筛选出强边缘。Laplacian算子：Laplacian算子是一种二阶微分算子，用于检测图像中的边缘。它通过计算图像中像素值的二阶导数来检测边缘。Laplacian算子可以提取出图像中的边缘和纹理变化。
4.4 轮廓检测原理：
轮廓检测是一种用于检测图像中物体边界的技术。轮廓是由一系列连续的点组成的曲线，表示物体的外形。轮廓检测的目的是找到图像中的物体轮廓，并将其提取出来。
常用的轮廓检测算法包括边缘检测和连通组件标记等。
边缘检测：边缘检测是一种常用的轮廓检测方法。通过检测图像中的边缘，可以找到物体的边界。边缘检测算法可以使用Sobel算子、Canny边缘检测或Laplacian算子等。连通组件标记：连通组件标记是一种基于区域生长的轮廓检测方法。它通过对图像中的像素进行标记和分组来提取物体的轮廓。连通组件标记算法通常从一个或多个种子像素开始，根据像素之间的相邻关系将相同的像素标记为同一组，并进一步合并相邻的组来形成完整的轮廓。
轮廓检测可以应用于物体识别、物体测量、图像分割等领域。通过检测图像中的轮廓，可以获取物体的形状和边界信息，从而进行进一步的分析和处理。
以上是边缘检测和轮廓检测的原理和常用算法的概述。
5.1 ORB关键点检测与匹配
5.1.1 FAST算法
FAST（Features from Accelerated Segment Test）算法是一种用于检测图像中关键点的快速算法。它通过在图像的像素周围进行像素值比较，来确定是否存在关键点。FAST算法的特点是速度快，适用于实时图像处理。
使用场景： FAST算法通常用于图像特征检测，例如在目标跟踪、图像拼接和物体识别中。
算法解释： FAST算法选择一个像素作为中心点，并将其周围的16个像素分成4个方向，分别为东、南、西、北。然后，它通过比较中心像素的亮度与相邻像素的亮度来判断是否为关键点。如果中心像素比相邻像素的亮度高或低，且连续的12个像素中至少有3个像素亮度高或低，则将中心像素标记为关键点。
5.1.2 BRIEF算法
BRIEF（Binary Robust Independent Elementary Features）算法用于描述关键点的特征。它采用二进制描述符，可以高效地匹配关键点。
使用场景： BRIEF算法通常用于特征匹配，例如在图像配准、物体识别和图像拼接中。
算法解释： BRIEF算法首先选择一组随机的像素对，然后比较这些像素对的亮度。根据像素对的比较结果，生成一个二进制字符串作为关键点的描述符。这个描述符可以高效地进行匹配，因为它只包含了像素对的二进制比较结果。
5.1.3 特征匹配
特征匹配是将两个图像中的关键点进行对应的过程。在ORB算法中，通常使用汉明距离（Hamming Distance）来衡量两个关键点描述符的相似性。较小的汉明距离表示描述符越相似，从而进行匹配。
暴力匹配（Brute-Force Matching）：暴力匹配是一种简单直接的特征匹配方法。它通过计算两组特征描述符之间的距离，然后选择距离最近的匹配项作为匹配结果。暴力匹配适用于特征向量维度较低的情况，但对于大规模数据集来说效率较低。FLANN匹配（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors Matching）：FLANN匹配是一种近似最近邻匹配方法。它通过构建特征描述符的索引结构，快速地搜索最近邻匹配项。FLANN匹配适用于大规模数据集和高维特征描述符，能够提供较快的匹配速度。
以下是使用ORB特征和暴力匹配、FLANN匹配进行特征匹配的简化代码流程：
import cv2
# 加载图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = cv2.imread('image2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 创建ORB检测器
orb = cv2.ORB_create()
# 检测关键点和描述符
keypoints1, descriptors1 = orb.detectAndCompute(img1, None)
keypoints2, descriptors2 = orb.detectAndCompute(img2, None)
# 创建暴力匹配器
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
# 使用暴力匹配器进行特征匹配
matches_bf = bf.match(descriptors1, descriptors2)
# 根据匹配距离排序匹配结果
matches_bf = sorted(matches_bf, key=lambda x: x.distance)
# 创建FLANN匹配器
index_params = dict(algorithm=0, trees=5)
search_params = dict(checks=50)
flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params)
# 使用FLANN匹配器进行特征匹配
matches_flann = flann.knnMatch(descriptors1, descriptors2, k=2)
# 根据匹配距离和比率筛选匹配结果
good_matches_flann = []
for m, n in matches_flann:
if m.distance < 0.7 * n.distance:
good_matches_flann.append(m)
# 显示匹配结果
img_matches_bf = cv2.drawMatches(img1, keypoints1, img2, keypoints2, matches_bf[:10], None, flags=cv2.DrawMatchesFlags_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS)
img_matches_flann = cv2.drawMatches(img1, keypoints1, img2, keypoints2, good_matches_flann[:10], None, flags=cv2.DrawMatchesFlags_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS)
cv2.imshow('Brute-Force Matches', img_matches_bf)
cv2.imshow('FLANN Matches', img_matches_flann)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
以上代码演示了如何使用ORB特征检测器和暴力匹配、FLANN匹配进行特征匹配，并绘制匹配结果。
6 图像对齐与拼接
图像拼接需要提前学习的知识点
图像拼接是将多张图像合并成一张大图像的过程。要学习图像拼接，您需要掌握以下知识点：
特征点检测与匹配：在进行图像拼接之前，需要先检测图像中的特征点，并进行特征点的匹配。常用的特征点检测算法包括SIFT、SURF和ORB等。匹配特征点可以使用暴力匹配或FLANN匹配等算法。单应性矩阵与透视变换：在进行图像拼接时，需要估计图像之间的单应性矩阵。单应性矩阵描述了两个平面之间的映射关系，可以用于实现图像的透视变换。通过透视变换，可以将多张图像对齐到同一个坐标系下。图像融合与平滑过渡：在将多张图像拼接成一张大图像时，需要进行图像融合，以实现平滑的过渡。常用的图像融合方法包括平均融合、渐入渐出融合和多重分辨率融合等。图像拼接的应用：图像拼接在许多领域都有广泛的应用，例如全景摄影、虚拟现实、地图制作和医学影像等。了解这些应用领域可以帮助您更好地理解图像拼接的实际应用场景。
6.0.1 单应性矩阵与透视变换
概念介绍： 单应性矩阵是一种描述两个平面之间映射关系的矩阵。在图像处理中，单应性矩阵常用于实现透视变换，将一个平面上的点映射到另一个平面上。
透视变换： 透视变换是一种图像变换技术，可以将一个平面上的图像映射到另一个平面上，同时保持图像的形状和几何关系不变。透视变换通过应用单应性矩阵来实现。
场景运用： 单应性矩阵与透视变换在图像拼接、全景摄影、虚拟现实、增强现实等领域具有重要应用。通过透视变换，可以将多张图像对齐到同一个坐标系下，实现图像的平移、旋转、缩放和畸变矫正等操作。
示例代码： 以下是使用OpenCV库进行透视变换的简化代码流程：
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
image = cv2.imread('input_image.jpg')
# 定义原始图像上的四个点
original_points = np.float32([[x1, y1], [x2, y2], [x3, y3], [x4, y4]])
# 定义目标图像上的四个点
target_points = np.float32([[x1, y1], [x2, y2], [x3, y3], [x4, y4]])
# 计算透视变换矩阵
perspective_matrix = cv2.getPerspectiveTransform(original_points, target_points)
# 进行透视变换
output_image = cv2.warpPerspective(image, perspective_matrix, (width, height))
# 显示结果图像
cv2.imshow('Output Image', output_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
6.0.2 图像融合与平滑过渡的概念
图像融合是将多张图像合并为一张图像的过程，实现平滑过渡和无缝连接。图像融合的目的是将多个部分图像的信息整合到一起，形成一个更大、更完整的图像。
使用场景
图像融合在许多领域都有应用，例如全景摄影、虚拟现实、医学影像和图像拼接等。通过图像融合，可以将多张图像无缝地拼接在一起，提供更广阔的视野和更丰富的信息。
示例代码
以下是使用OpenCV库进行图像融合的简化代码流程：
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
image1 = cv2.imread('image1.jpg')
image2 = cv2.imread('image2.jpg')
# 融合图像
alpha = 0.5 # 融合权重
blended_image = cv2.addWeighted(image1, alpha, image2, 1-alpha, 0)
# 显示融合结果
cv2.imshow('Blended Image', blended_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
以上代码演示了如何使用OpenCV库将两张图像进行简单的线性融合。通过调整融合权重alpha的值，可以控制两张图像在融合结果中的贡献程度，从而实现不同的融合效果。
6.1 全景图像拼接
6.1.1 全景图像的拼接原理
全景图像拼接是将多张部分重叠的图像合并成一张全景图像的过程。它的原理是通过计算不同图像之间的变换关系，将它们对齐在同一个坐标系中。
使用场景： 全景图像拼接常用于全景摄影、虚拟现实、地图制作等领域。
6.1.2 算法步骤
全景图像拼接的一般步骤包括：
特征检测：在每张图像中检测关键点和描述符。特征匹配：匹配不同图像中的关键点。变换估计：计算不同图像之间的变换关系，如仿射变换或透视变换。图像融合：将图像拼接到同一坐标系中，并进行重叠区域的融合。
6.1.3 Ransac算法介绍
RANSAC（Random Sample Consensus）算法是用于估计数据中存在的模型的算法，它可以鲁棒地估计变换关系，适用于图像对齐和拼接。
算法解释： RANSAC算法通过随机选择数据中的样本来估计模型，然后根据估计的模型计算数据点与模型的拟合程度，并将符合拟合要求的数据点作为内点。然后，使用内点重新估计模型，直到达到一定的迭代次数或准确度要求。
6.1.4 全景图像剪裁
全景图像拼接后，通常会包含一些多余的区域。全景图像剪裁是将全景图像裁剪为所需的大小，去除多余的部分。
6.1.5 案例实现
以下是使用OpenCV进行全景图像拼接的简化代码流程：
import cv2
# 加载图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')
# 创建SIFT检测器
sift = cv2.SIFT_create()
# 检测关键点和描述符
keypoints1, descriptors1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
keypoints2, descriptors2 = sift.detectAndCompute(img2, None)
# 创建FLANN匹配器
flann = cv2.FlannBasedMatcher({'algorithm': 0, 'trees': 5}, {})
# 使用匹配器进行特征匹配
matches = flann.knnMatch(descriptors1, descriptors2, k=2)
# 根据匹配距离和比率筛选匹配结果
good_matches = []
for m, n in matches:
if m.distance < 0.7 * n.distance:
good_matches.append(m)
# 估计变换关系
src_pts = np.float32([keypoints1[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)
dst_pts = np.float32([keypoints2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)
M, _ = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)
# 图像拼接
result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0]))
result[0:img2.shape[0], 0:img2.shape[1]] = img2
# 显示拼接结果
cv2.imshow('Panorama', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
实战：
戒指与图片的特征匹配
要实现戒指与图片的特征匹配，可以使用计算机视觉库，如OpenCV，结合特征检测和特征描述符匹配的技术。
以下是一个简化的Python示例代码，演示了如何使用ORB特征检测器和暴力匹配进行手表与图片的特征匹配：
import cv2
# 加载戒指图像和目标图像
watch_image = cv2.imread('rong.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
target_image = cv2.imread('target.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 创建ORB检测器
orb = cv2.ORB_create()
# 检测戒指图像和目标图像的关键点和描述符
keypoints_watch, descriptors_watch = orb.detectAndCompute(watch_image, None)
keypoints_target, descriptors_target = orb.detectAndCompute(target_image, None)
# 创建暴力匹配器
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
# 使用暴力匹配器进行特征匹配
matches = bf.match(descriptors_watch, descriptors_target)
# 根据匹配距离排序匹配结果
matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)
# 绘制特征匹配结果
result_image = cv2.drawMatches(watch_image, keypoints_watch, target_image, keypoints_target, matches[:10], None, flags=cv2.DrawMatchesFlags_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS)
# 显示匹配结果
cv2.imshow('Feature Matching Result', result_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
这段代码将手表图像和目标图像加载为灰度图像，并使用ORB特征检测器检测关键点和描述符。然后，使用暴力匹配器对手表图像和目标图像的特征描述符进行匹配，并根据匹配距离进行排序。最后，绘制出前10个特征匹配结果，并显示匹配结果。
注意：在实际应用中，可能需要根据具体的图像和场景进行参数调整和优化，以获得更好的特征匹配效果。
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