图像特征提取 python

1. 边缘检测 (Edge Detection)

1.1 Sobel 算子

Sobel 算子是一种边缘检测算子，通过计算图像梯度来检测边缘。

import cv2
import numpy as np# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg', 0)# 应用 Sobel 算子
sobel_x = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=5)
sobel_y = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=5)
sobel = cv2.magnitude(sobel_x, sobel_y)# 显示结果
cv2.imshow('Sobel Edge Detection', sobel)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

1.2 Canny 边缘检测

Canny 边缘检测是一种多级边缘检测算法，效果更好。

# 应用 Canny 边缘检测
canny_edges = cv2.Canny(image, 100, 200)# 显示结果
cv2.imshow('Canny Edge Detection', canny_edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2. 角点检测 (Corner Detection)

2.1 Harris 角点检测

Harris 角点检测是一种经典的角点检测方法。

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# Harris 角点检测
gray_image = np.float32(gray_image)
dst = cv2.cornerHarris(gray_image, 2, 3, 0.04)
image[dst > 0.01 * dst.max()] = [0, 0, 255]# 显示结果
cv2.imshow('Harris Corners', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2.2 Shi-Tomasi 角点检测

Shi-Tomasi 角点检测是对 Harris 算法的改进。

# Shi-Tomasi 角点检测
corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray_image, 100, 0.01, 10)
corners = np.int0(corners)for corner in corners:x, y = corner.ravel()cv2.circle(image, (x, y), 3, 255, -1)# 显示结果
cv2.imshow('Shi-Tomasi Corners', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

3. 尺度不变特征变换 (SIFT)

SIFT 是一种用于检测和描述局部特征的算法。

# 初始化 SIFT
sift = cv2.SIFT_create()# 检测关键点并计算描述子
keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(image, None)# 在图像中绘制关键点
sift_image = cv2.drawKeypoints(image, keypoints, None)# 显示结果
cv2.imshow('SIFT Keypoints', sift_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

4. 加速稳健特征 (SURF)

SURF 是 SIFT 的加速版本，速度更快。

# 初始化 SURF
surf = cv2.xfeatures2d.SURF_create()# 检测关键点并计算描述子
keypoints, descriptors = surf.detectAndCompute(image, None)# 在图像中绘制关键点
surf_image = cv2.drawKeypoints(image, keypoints, None)# 显示结果
cv2.imshow('SURF Keypoints', surf_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

5. ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)

ORB 是一种快速且高效的特征检测和描述算法。

# 初始化 ORB
orb = cv2.ORB_create()# 检测关键点并计算描述子
keypoints, descriptors = orb.detectAndCompute(image, None)# 在图像中绘制关键点
orb_image = cv2.drawKeypoints(image, keypoints, None)# 显示结果
cv2.imshow('ORB Keypoints', orb_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()