OpenCV-Python(35):BRIEF算法

2024-01-12 18:44
文章标签 python 算法 opencv 35 brief

本文主要是介绍OpenCV-Python(35):BRIEF算法,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

算法介绍

        BRIEF(Binary Robust Independent Elementary Features)是一种用于计算机视觉中特征点描述子的算法。它是一种二进制描述子,通过比较图像上不同位置的像素值来生成特征点的描述子。

        BRIEF算法的基本思想是选取一组固定的像素对,并比较这些像素对之间的亮度差异。对于每一个像素对,如果第一个像素的亮度大于第二个像素的亮度,则将该像素对的比较结果设为1,否则设为0。将所有像素对的比较结果串联起来,就得到了该特征点的二进制描述子。

        BRIEF算法的优点是计算速度快、内存消耗小,适用于实时应用和资源受限的设备。然而,由于BRIEF算法只比较像素的亮度差异,而没有考虑像素的空间关系,因此对于图像的旋转、尺度变化等变换不具有鲁棒性

        实际应用中,为了提高BRIEF算法的鲁棒性,通常会结合其他方法来使用,比如使用FAST算法或Harris角点检测等方法来检测特征点,然后再使用BRIEF算法生成特征点的描述子。

背景说明

        我们知道,SIFT 算法使用的是128 维的描述符。由于它是使用的浮点数,所以需要使用512 个字节。同样SURF 算法最少使用256 个字节,因为至少是64 为维描述符。创建一个包含上千个特征的向量需要消耗大量的内存,在嵌入式等资源有限的设备上这样是不合适的,因为匹配时也会消耗更多的内存和时间。

        实际的匹配过程中,如此多的维度是没有必要的。我们可以使用PCA,LDA 等方法来进行降维。甚至可以使用LSH(局部敏感哈希)将SIFT 浮点数的描述符转换成二进制字符串。对这些字符串再使用汉明距离进行匹配。汉明距离的计算只需要 XOR 位运算以及位计数,这种计算算很适合在现代的CPU 上运行。但我们还是需要先找到描述符才能使用哈希,这不能解决最初的内存消耗问题。

        BRIEF 算法应运而生。它不去计算描述符而是直接找到一个二进制字符串。这种算法使用的是已经平滑后的图像,它会按照一种特定的方式选取一组像素点对nd (x,y),然后在这些像素点对之间进行灰度值对比。例如,第一个点对的灰度值分别为p 和q。如果p 小于q,结果就是1,否则就是0。就这样对nd个点对进行对比得到一个nd 维的二进制字符串。

        nd 可以是128,256,512。OpenCV 对这些都提供了支持,但在默认情况下是256(OpenC 是使用字节表示它们的,所以􄦈这些值分别对应与16、32、64)。当我们获得这些二进制字符串之后就可以使用汉明距离对它们匹配了。

        非常重要的一点是:BRIEF 是一种特征描述符,它不提供查找特征的方法。所以我们不得不使用其他特征检测器,比如SIFT 和SURF 等。原始文献推荐使用CenSurE 特征检测器,这种算法很快。而且BRIEF 算法对CenSurE关键点的描述效果比SURF 关键点的描述更好。

        简单来说, BRIEF 是一种对特征点描述符计算和匹配的快速方法。这种算法可以实现很高的识别率,除非出现平面内的大旋转。

OpenCV 中的BRIEF

        下面的代码使用了CenSurE 特征检测器和BRIEF 描述符。在OpenCV中CenSurE 检测器被叫做STAR 检测器。

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as pltimg = cv2.imread('simple.jpg',0)# Initiate STAR detector
star = cv2.FeatureDetector_create("STAR")# Initiate BRIEF extractor
brief = cv2.DescriptorExtractor_create("BRIEF")# find the keypoints with STAR
kp = star.detect(img,None)# compute the descriptors with BRIEF
kp, des = brief.compute(img, kp)print (brief.getInt('bytes'))
print (des.shape)

        函数brief.getInt(′bytes′) 会以字节格式给出nd 的大小,默认值为32。 

如果opencv版本不同,可能会报错,可以尝试以下代码:

在Python的OpenCV中,可以使用cv2.xfeatures2d.BriefDescriptorExtractor_create()函数来创建BRIEF算法的特征点描述子生成器。

以下是一个简单的示例代码,展示了如何在Python的OpenCV中使用BRIEF算法生成特征点的描述子:

import cv2# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 创建BRIEF算法的特征点检测器和描述子生成器
detector = cv2.FastFeatureDetector_create()
descriptor = cv2.xfeatures2d.BriefDescriptorExtractor_create()# 检测图像中的特征点
keypoints = detector.detect(image, None)# 计算特征点的描述子
_, descriptors = descriptor.compute(image, keypoints)# 打印特征点数目和描述子的维度
print('Number of keypoints:', len(keypoints))
print('Descriptor size:', descriptors.shape[1])

在这个示例中,首先使用cv2.imread()函数读取了一幅灰度图像。然后,使用cv2.FastFeatureDetector_create()函数创建了一个FAST算法的特征点检测器,并使用cv2.xfeatures2d.BriefDescriptorExtractor_create()函数创建了一个BRIEF算法的特征点描述子生成器。接下来,使用特征点检测器检测图像中的特征点,并使用描述子生成器计算特征点的描述子。最后,使用len()函数获取特征点的数目,使用shape[1]获取描述子的维度,并打印出来。

需要注意的是,需要安装OpenCV的Python模块和对应的xfeatures2d模块。可以使用以下命令来安装:

pip install opencv-python
pip install opencv-contrib-python

以上代码仅仅是一个简单的示例,实际应用中可能需要根据具体情况进行参数调整和错误处理。

这篇关于OpenCV-Python(35):BRIEF算法的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/598819

相关文章

如何使用 Python 读取 Excel 数据

《如何使用Python读取Excel数据》:本文主要介绍使用Python读取Excel数据的详细教程,通过pandas和openpyxl,你可以轻松读取Excel文件,并进行各种数据处理操... 目录使用 python 读取 Excel 数据的详细教程1. 安装必要的依赖2. 读取 Excel 文件3. 读

Python的time模块一些常用功能(各种与时间相关的函数)

《Python的time模块一些常用功能(各种与时间相关的函数)》Python的time模块提供了各种与时间相关的函数,包括获取当前时间、处理时间间隔、执行时间测量等,:本文主要介绍Python的... 目录1. 获取当前时间2. 时间格式化3. 延时执行4. 时间戳运算5. 计算代码执行时间6. 转换为指

利用Python调试串口的示例代码

《利用Python调试串口的示例代码》在嵌入式开发、物联网设备调试过程中,串口通信是最基础的调试手段本文将带你用Python+ttkbootstrap打造一款高颜值、多功能的串口调试助手,需要的可以了... 目录概述:为什么需要专业的串口调试工具项目架构设计1.1 技术栈选型1.2 关键类说明1.3 线程模

Python ZIP文件操作技巧详解

《PythonZIP文件操作技巧详解》在数据处理和系统开发中,ZIP文件操作是开发者必须掌握的核心技能,Python标准库提供的zipfile模块以简洁的API和跨平台特性,成为处理ZIP文件的首选... 目录一、ZIP文件操作基础三板斧1.1 创建压缩包1.2 解压操作1.3 文件遍历与信息获取二、进阶技

Python Transformers库(NLP处理库)案例代码讲解

《PythonTransformers库(NLP处理库)案例代码讲解》本文介绍transformers库的全面讲解,包含基础知识、高级用法、案例代码及学习路径,内容经过组织,适合不同阶段的学习者,对... 目录一、基础知识1. Transformers 库简介2. 安装与环境配置3. 快速上手示例二、核心模

Python正则表达式语法及re模块中的常用函数详解

《Python正则表达式语法及re模块中的常用函数详解》这篇文章主要给大家介绍了关于Python正则表达式语法及re模块中常用函数的相关资料,正则表达式是一种强大的字符串处理工具,可以用于匹配、切分、... 目录概念、作用和步骤语法re模块中的常用函数总结 概念、作用和步骤概念: 本身也是一个字符串,其中

Python使用getopt处理命令行参数示例解析(最佳实践)

《Python使用getopt处理命令行参数示例解析(最佳实践)》getopt模块是Python标准库中一个简单但强大的命令行参数处理工具,它特别适合那些需要快速实现基本命令行参数解析的场景,或者需要... 目录为什么需要处理命令行参数?getopt模块基础实际应用示例与其他参数处理方式的比较常见问http

python实现svg图片转换为png和gif

《python实现svg图片转换为png和gif》这篇文章主要为大家详细介绍了python如何实现将svg图片格式转换为png和gif,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录python实现svg图片转换为png和gifpython实现图片格式之间的相互转换延展:基于Py

Python中的getopt模块用法小结

《Python中的getopt模块用法小结》getopt.getopt()函数是Python中用于解析命令行参数的标准库函数,该函数可以从命令行中提取选项和参数,并对它们进行处理,本文详细介绍了Pyt... 目录getopt模块介绍getopt.getopt函数的介绍getopt模块的常用用法getopt模

Python利用ElementTree实现快速解析XML文件

《Python利用ElementTree实现快速解析XML文件》ElementTree是Python标准库的一部分,而且是Python标准库中用于解析和操作XML数据的模块,下面小编就来和大家详细讲讲... 目录一、XML文件解析到底有多重要二、ElementTree快速入门1. 加载XML的两种方式2.