Как я могу написать некоторый код, чтобы получить вывод нескольких изображений запроса с одним изображением поезда? - PullRequest
Новая
       74

Как я могу написать некоторый код, чтобы получить вывод нескольких изображений запроса с одним изображением поезда?

0 голосов
/ 03 мая 2019

Я использую SIFT + RANSAC для определения функции, а также местоположения объектов или логотипов на изображении.

Поскольку я следую учебному пособию по Opencv, мне нужно дать одно изображение запроса и одно изображение обучения.

Но я хотел дать 3 разных изображения запроса с одним изображением поезда.

Возможно ли это?

Я попробовал код ниже: 

import numpy as np
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt

MIN_MATCH_COUNT = 10

img1 = cv.imread('/home/jcl-vb/Desktop/Dataset/Balea_dm_Logo0.jpg',0)# Query Image 1
img2 = cv.imread('/home/jcl-vb/Desktop/Dataset/Balea_dm_Logo1.jpg',0)# Query Image 2
img3 = cv.imread('/home/jcl-vb/Desktop/Dataset/Balea_dm_Logo2.jpg',0)# Query Image 3 

img4 = cv.imread('/home/jcl-vb/downloads/Balea/6. img_0045-e1488488847800.jpg',0) # train Image

# Initiate SIFT detector
sift = cv.xfeatures2d.SIFT_create()

# find the keypoints and descriptors with SIFT
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1,None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2,None)
kp3, des3 = sift.detectAndCompute(img3,None)

kp4, des4 = sift.detectAndCompute(img4,None)
FLANN_INDEX_KDTREE = 1
index_params = dict(algorithm = FLANN_INDEX_KDTREE, trees = 5)
search_params = dict(checks = 50)
flann = cv.FlannBasedMatcher(index_params, search_params)
matches1 = flann.knnMatch(des1,des4,k=2)
matches2 = flann.knnMatch(des2,des4,k=2)
matches3 = flann.knnMatch(des3,des4,k=2)

Тогда на самом деле я не знаю, как мне идти дальше? 

good = []
for m,n in matches:
    if m.distance < 0.7*n.distance:
        good.append(m)

if len(good)>MIN_MATCH_COUNT:
    src_pts = np.float32([ kp1[m.queryIdx].pt for m in good ]).reshape(-1,1,2)
    dst_pts = np.float32([ kp4[m.trainIdx].pt for m in good ]).reshape(-1,1,2)
    M, mask = cv.findHomography(src_pts, dst_pts, cv.RANSAC,5.0)
    matchesMask = mask.ravel().tolist()
    h,w = img1.shape
    pts = np.float32([ [0,0],[0,h-1],[w-1,h-1],[w-1,0] ]).reshape(-1,1,2)
    dst = cv.perspectiveTransform(pts,M)
    img4 = cv.polylines(img4,[np.int32(dst)],True,255,3, cv.LINE_AA)
else:
    print( "Not enough matches are found - {}/{}".format(len(good), MIN_MATCH_COUNT) )
    matchesMask1 = None


draw_params = dict(matchColor = (0,255,0), # draw matches in green color
                   singlePointColor = None,
                   matchesMask = matchesMask,
                   flags = 2)
print(draw_params)
img3 = cv.drawMatches(img1,kp1,img4,kp4,good,None,**draw_params)
plt.figure(figsize=(10,10))
plt.imshow(img3)
plt.show()

Фактический результат: одно изображение запроса с одним изображением поезда в img4

Ожидаемый результат: три разных изображения запроса с одним поездом. Изображение в img4.

...