画像の特徴点

前準備

Python のインストール（Windows上）

注：既にPython（バージョン3.12を推奨）がインストール済みの場合は，この手順は不要である．

winget（Windowsパッケージマネージャー）を使用してインストールを行う

Windowsで，コマンドプロンプトを管理者権限で起動する（例：Windowsキーを押し，「cmd」と入力し，「管理者として実行」を選択）
winget（Windowsパッケージマネージャー）が利用可能か確認する：
winget --version
Pythonのインストール（下のコマンドにより Python 3.12 がインストールされる）．
winget install --scope machine Python.Launcher winget install --scope machine Python.Python.3.12

【関連する外部サイト】

Python公式サイト：https://www.python.org/

【サイト内の関連ページ】

Python詳細ガイド：Pythonまとめ »

ImageMagick のインストール

Windows での ImageMagick 7, FFmpeg のインストール: 別ページ »で説明
Ubuntu での ImageMagick のインストール
インストールするには，次のコマンドを実行．
# パッケージリストの情報を更新 sudo apt update sudo apt -y install imagemagick

curl のインストール

Windows での curl の使用: curl は，Windows 10, 11 の標準機能にあるので，インストールの必要はない．

Ubuntu での curl のインストール

# パッケージリストの情報を更新
sudo apt update
sudo apt -y install curl

VLFeat のインストール

Windows での VLFeat のインストール: 別ページ »で説明
Ubuntu での VLFeat のインストール: 別ページ »で説明

ここで説明のためにサンプルとして使用する画像

fruits.jpg: https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/data/fruits.jpg

curl コマンドを用いてダウンロードできる．あるいは Web ブラウザでもダウンロードできる．

curl -L https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/data/fruits.jpg?raw=true -o fruits.jpg

VLFeat のコマンド（sift コマンド, aib コマンド, mser コマンドなど）

SIFT 実行と結果表示（VLFeat，Python を使用）

SIFT の実行
VLFeat の sift コマンド，ImageMagick の convert コマンドを使用．次を実行することにより，ファイル fruits.sift ができる．
curl -L https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/data/fruits.jpg?raw=true -o fruits.jpg convert fruits.jpg fruits.pgm sift fruits.pgm

結果の表示

Python プログラムの実行

Windows では python （Python ランチャーは py）
Ubuntu では python3

【サイト内の関連ページ】 Python のまとめ: 別ページ »

Python プログラム

import os
import cv2
import pandas as pd
import numpy as np
bgr = cv2.imread("fruits.jpg")
a = pd.read_table("fruits.sift", sep=' ', header=None)
for i, row in a.iterrows():
#    print(i, row[0], row[1])
    c = cv2.circle(bgr, (int(row[0]), int(row[1])), 3, (0, 0, 255), -1)

cv2.imshow("", bgr)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

SIFT の結果表示（Octave を使用）

今度は fruits.jpg と fruits.sift を Octave を用いて表示．

S = dlmread("fruits.sift", " ", 1, 0);
[rgb, map, alpha] = imread("fruits.jpg");
mono = rgb2gray( rgb );
colormap( gray(256) );
hold
imshow(mono);
plot(S(:,1), S(:,2), '@');

MSER 実行と結果表示（VLFeat，Python を使用）

MSER の実行
VLFeat の sift コマンド，ImageMagick の convert コマンドを使用．次を実行することにより，ファイル fruits.frame ができる．
curl -L https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/data/fruits.jpg?raw=true -o fruits.jpg convert fruits.jpg fruits.pgm mser fruits.pgm

結果の表示

Python プログラムの実行

Windows では python （Python ランチャーは py）
Ubuntu では python3

【サイト内の関連ページ】 Python のまとめ: 別ページ »

Python プログラム

import os
import cv2
import pandas as pd
import numpy as np
bgr = cv2.imread("fruits.jpg")
a = pd.read_table("fruits.frame", sep=' ', header=None)
for i, row in a.iterrows():
#    print(i, row[0], row[1])
    c = cv2.circle(bgr, (int(row[0]), int(row[1])), 3, (0, 0, 255), -1)

cv2.imshow("", bgr)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

MSER の結果表示（Octave を使用）

今度は fruits.jpg と fruits.frame を Octave を用いて表示．

S = dlmread( "fruits.frame", " ", 1, 0 );
[rgb, map, alpha] = imread("fruits.jpg");
mono = rgb2gray( rgb );
colormap( gray(256) );
hold
imshow(mono);
plot(S(:,1), S(:,2), '@');