[人工智能]尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform，SIFT）

尺度不变特征变换 SIFT

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步骤:

1. 构建尺度空间，检测极值点，获得尺度不变性。
2. 特征点过滤并进行精确定位。
3. 为特征点分配方向值。
4. 生成特征描述子。

SIFT特点：图像的局部特征，对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。

独特性好，信息量丰富，适用于海量特征库进行快速、准确的匹配；
多量性，即使是很少几个物体也可以产生大量的SIFT特征；
高速性，优化后的SIFT匹配算法甚至可以达到实时性；
扩展性，可以很方便的与其他的特征向量进行级联组合。

CNN：能够有效的将大数据量的图片降维成小数据量；
能有效的保留图片特征，符合图片处理的原则。

使用场景：

图像的预处理，将彩色图像变成灰度图像；
将图像缩放到相同大小尺寸。
与CNN结合使用的可能性：在特征提取方面进行结合，比如用模板匹配+CNN结合做模型学习，从而提高准确率。

python实现代码：

import cv2, os, sys, time
import numpy as np

image1 = cv2.imread("./CV_101/1.jpg", 0)
image2 = cv2.imread("./CV_101/c1.png", 0)
cv2.imshow('image1', image1)
cv2.imshow('image2', image2)

#  计算特征点提取&生成描述时间
start = time.time()
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
#  使用SIFT查找关键点key points和描述符descriptors
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(image1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(image2, None)
end = time.time()
print("特征点提取&生成描述运行时间:%.2f秒"%(end-start))

kp_image1 = cv2.drawKeypoints(image1, kp1, None)
kp_image2 = cv2.drawKeypoints(image2, kp2, None)

cv2.imshow('kp-image1', kp_image1)
cv2.imshow('kp-image2', kp_image2)

#  查看关键点
print("关键点数目:", len(kp1))

for i in range(2):
    print("关键点", i)
    print("数据类型:", type(kp1[i]))
    print("关键点坐标:", kp1[i].pt)
    print("邻域直径:", kp1[i].size)
    print("方向:", kp1[i].angle)
    print("所在的图像金字塔的组:", kp1[i].octave)

#  查看描述
print("描述的shape:", des1.shape)
for i in range(2):
    print("描述", i)
    print(des1[i])

ratio = 0.85

#  计算匹配点匹配时间
start = time.time()

#  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
matcher = cv2.BFMatcher()
raw_matches = matcher.knnMatch(des1, des2, k = 2)
good_matches = []
for m1, m2 in raw_matches:
    #  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_match
    if m1.distance < ratio * m2.distance:
        good_matches.append([m1])
end = time.time()
print("匹配点匹配运行时间:%.2f秒"%(end-start))

matches = cv2.drawMatchesKnn(image1, kp1, image2, kp2, good_matches, None, flags = 2)
cv2.imshow('matches', matches)

#  匹配对的数目
print("匹配对的数目:", len(good_matches))
for i in range(2):
    print("匹配", i)
    print("数据类型:", type(good_matches[i][0]))
    print("描述符之间的距离:", good_matches[i][0].distance)
    print("查询图像中描述符的索引:", good_matches[i][0].queryIdx)
    print("目标图像中描述符的索引:", good_matches[i][0].trainIdx)

#  单应性矩阵有八个参数，每一个对应的像素点可以产生2个方程(x一个，y一个)，那么需要四个像素点就能解出单应性矩阵
if len(good_matches) > 4:
    #  计算匹配时间
    start = time.time()
    ptsA= np.float32([kp1[m[0].queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)
    ptsB = np.float32([kp2[m[0].trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)
    ransacReprojThreshold = 4
    #  单应性矩阵可以将一张图通过旋转、变换等方式与另一张图对齐
    H, status =cv2.findHomography(ptsA,ptsB,cv2.RANSAC,ransacReprojThreshold);
    imgOut = cv2.warpPerspective(image2, H, (image1.shape[1],image1.shape[0]),flags=cv2.INTER_LINEAR + cv2.WARP_INVERSE_MAP)
    end = time.time()
    print("匹配运行时间:%.2f秒"%(end-start))

cv2.imshow('out', imgOut)
cv2.waitKey(0)