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Python+OpenCVで特徴点抽出・使えるアルゴリズムまとめ OpenCV2.4.9と3.0 alpha

python OpenCV OpenCV 3.0 C++ コンピュータビジョン

軽量プログラミング言語が苦手なので敬遠していたが,世間ではPythonからOpenCVを呼ぶのが流行っているようなので,練習がてらOpenCVで使える特徴点抽出アルゴリズムをまとめてみる.

OpenCV2.4.9とOpenCV3.0 alphaについてまとめる.3.0 betaはなぜか動かなかったのでいつか暇があれば調査.

環境

WindowsでOpenCV公式サイトのダウンロードページから2.4.9および3.0 alphaのビルド済みバイナリをダウンロードしてきて解凍したものを使う.

PythonからのOpenCVの呼び出し方はこことかを参照.

特徴点抽出の使い方

OpenCVで実装されている特徴点抽出のアルゴリズムはいくつかあるが,FeatureDetectorという共通インターフェースを使うことでどのアルゴリズムでも同様の記述で使える.使い方は以下.

# 画像読み込み
img = cv2.imread('gazou.bmp')
# FeatureDetectorのインスタンスを生成
detector = cv2.FeatureDetector_create(detector_type)
# 特徴点を抽出
keypoints = detctor.detect(img)

FeatureDetector_createメソッドの引数にアルゴリズム名を文字列で渡すことで,どのアルゴリズムで特徴点抽出するかを選択することが出来る.例えば,ORBアルゴリズムで特徴点を抽出して表示するのは以下のようになる.

import cv2

img = cv2.imread('gazou.bmp')
# アルゴリズム名を引数で渡す
detector = cv2.FeatureDetector_create('ORB')
keypoints = detctor.detect(img)
# 画像への特徴点の書き込み
out = cv2.drawKeypoints(img, keypoints, None)
# 表示
cv2.imshow(name, out)
cv2.waitKey(0)

結果は以下のようになる.
f:id:whoopsidaisies:20141201024751p:plain

ちなみに特徴点の書き込み部分を以下のようにすると,特徴点のサイズと方向を表す円が描画される.

out = cv2.drawKeypoints(img, keypoints, None, None, cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)

f:id:whoopsidaisies:20141201024104p:plain

FeatureDetectorインターフェースで使えるアルゴリズム

FeatureDetectorインターフェースで指定できる特徴点抽出アルゴリズムはOpenCVのバージョンで変わるようなので,OpenCV2.4.9で使えるものとOpenCV3.0 alphaで使えるものを以下にまとめる.

バージョン アルゴリズム名
2.4.9 BRISK, Dense, FAST, FASTX, GFTT, HARRIS, MSER, ORB, SIFT, STAR, SURF, SURF_OCL, SimpleBlob
3.0 alpha AKAZE, BRISK, FAST, GFTT, HARRIS, KAZE, MSER, ORB, SimpleBlob


C++版については以下の記事にまとめてある.
OpenCV3.0.0-alphaの特徴抽出・マッチングまとめ - whoopsidaisies's diary
OpenCVで画像の特徴抽出・マッチングを行う - whoopsidaisies's diary