vishwa91/pyimreg のインストールと動作確認（画像の位置合わせ）（Windows 上）

SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) は David Lowe による．1999年発表．特徴点(key point)の抽出と，回転，スケール変化，照明変化に頑健な特徴量（特徴点ごとの特徴量）．

vishwa91/pyimreg は， 次の手順で，モノクロ画像の位置合わせ（レジストレーション）を行うプログラム

1. ２つの入力画像を，それぞれモノクロ画像に変換
2. それら２つのモノクロ画像について，SIFTを使い，「画像の特徴点」を抽出．
3. ２つのモノクロ画像の「画像の特徴点」の対応をとる
4. RANSAC により，位置合わせを行う

位置合わせ前

RANSAC を用いた位置合わせ後

その位置合わせのために，位置合わせの対象として用いた画像

【関連する外部ページ】

vishwa91/pyimreg (Image registration using SIFT and RANSAC algorithm) の Web ページ: https://github.com/vishwa91/pyimreg

前準備

Python のインストール（Windows 上）

【サイト内の関連ページ】

• Windows での Python 3.10，関連パッケージ，Python 開発環境のインストール: 別ページ »で説明している．
• Windows での Anaconda3 のインストール: 別ページ »で説明している．
• Python のまとめ: 別ページ »にまとめている．

【関連する外部ページ】

Python の公式ページ: https://www.python.org/

vishwa91/pyimreg のインストールと動作確認（画像の位置合わせ）（Windows 上）

「David Lowe の SIFT キーポイント検出器」のインストール

1. Windows で SIFT のインストール のWebページの手順を参考に，インストールする
2. 環境変数 PATH を設定してパスを通す

動作に必要な Python パッケージのインストール

Windowsのメニューで，コマンドプロンプトを管理者として実行

そして，次のコマンドを実行する．

python -m pip install -U scipy numpy pylab pillow

vishwa91/pyimreg のインストールと動作確認（画像の位置合わせ）（Windows 上）

GitHub の vishwa91/pyimreg の配布サイト （https://github.com/vishwa91/pyimreg）で公開されている プログラムを，ダウンロードし展開（解凍）する．

ここでの作業に使っているディレクトリ:

• プログラム のファイルを展開（解凍）するディレクトリ: E:\pyimg-master\pyimg-master

1. ダウンロードしたいので，GitHub の vishwa91/pyimreg の Web ページを開く．

   https://github.com/vishwa91/pyimreg

2. 「Clone or download」を展開．「Download ZIP」をクリック
   
3. .zip ファイルのダウンロードが始まるので確認する． ファイル名は pyimreg-master.zip
4. ダウンロードした .zip ファイルを展開（解凍）し，分かりやすいディレクトリに置く．

   Windows での展開（解凍）に便利な 7-Zip: 別ページ »で説明

   この .zip ファイルは，E:\pyimg-master\pyimg-master に展開（解凍）したものとして，説明を続けるので，適切に読み替えてください．

   
5. 次の 2つのテスト画像を lena_std.jpg をもとに作った（金子研究室が制作）． これら２つの画像を，分かりやすい名前で保存

   ◆ 画像１つめ (lena_std.jpg をビューワで表示して，スクリーンショット）

   「右クリックメニュー」などを使って保存して下さい

   

   ◆ 画像２つめ (lena_std.jpg を回転させたものをビューワで表示して，スクリーンショット）

   「右クリックメニュー」などを使って保存して下さい

   
6. ransac.py を実行したいので，Windows コマンドプロンプト を開き，次のようにカレントディレクトリを移動

   E:
   cd E:\pyimg-master\pyimg-master
   

   
7. ransac.py の実行

   先ほど保存した２つの画像ファイルのファイル名が E:\7.png, E:\8.png のときは 次のように実行．

   python ransac.py E:\7.png E:\8.png
   

   
8. 表示を確認する

   コンソール: 1.pgm, 2.pgm と表示されるので，内部ではいったん濃淡画像（モノクロ画像）に変換されて処理されていることが分かる．

   画像表示：２つの画像の「画像の特徴点」の対応がとられたことが分かる．

   
   
9. 画像表示の右上の「x」をクリックして，閉じる
   
10. 画像が３つ表示されるので確認する．

    それぞれ，次のようです（未確認情報）

    • １つめ： 8.png （入力画像の２番目）が確認のため，そのまま表示されたもの
    • ２つめ： 入力画像の１番目を変換行列（回転，拡大・縮小）で変換したもの. 変換行列を求めるのに RANSAC を使用した．
    • ３つめ： 入力画像の１番目を変換行列（回転，拡大・縮小）で変換したもの．変換行列を求めるのに RANSAC を使用しない．