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CV(6)-SIFT和Hash

news 来源：原创 2025/5/22 1:20:28

前言

仅记录学习过程，有问题欢迎讨论

SIFT:尺度不变特征变换：

SIFT提取图像的局部特征，在尺度空间寻找极值点，并提取出其位置、尺度、方向信息。
SIFT的应用范围包括物体辨别、机器人地图感知与导航、影像拼接、3D模型建立、手势识别、影像追踪等。
SIFT算法的实质是在不同的尺度空间上查找关键点（特征点），计算关键点的大小、方向、尺度信息，利用这些信息组成关键点对特征点进行描述。

Sift特征的特点：

对视角变化、噪声等也存在一定程度的稳定性；
独特性，信息量丰富，适用于在海量特征数据中进行快速，准确的匹配；
多量性，即使少数几个物体也可以产生大量的SIFT特征向量

SIFT特征提取和匹配具体步骤

生成高斯差分金字塔（DOG金字塔），尺度空间构建
尺度空间：对图片有着不同的分辨率，模拟人对物体的观察（大尺度观察整体，小尺度观察细节）

图像金字塔：不同分辨率的图片，从小到大；先滤波降噪，然后上下采样改变分辨率

高斯差分金字塔：高斯金字塔（每一层同尺寸但平滑效果不同，下一层缩小一倍）相邻两层相减，得到高斯差分金字塔（找出有变化的特征点）
空间极值点检测（关键点的初步查探）
特征点是由DOG空间的局部极值点组成的。为了寻找DoG的极值点，每一个像素点要和它所有的相邻点比较，看其是否比它的图像域和尺度域的相邻点大或者小。

高斯金字塔L层为 s+3（先确定s，s为极值点尺度，根据图像尺寸变化来标记金字塔的层数）
稳定关键点的精确定位
设置阈值来限制极值点范围
稳定关键点方向信息分配
获取关键点所在尺度空间的邻域，然后计算该区域的梯度和方向，根据计算得到的结果创建方向直方图。
关键点描述
对关键点周围像素区域分块，计算块内梯度直方图，生成具有独特性的向量，这个向量是该区域图像信息的一种抽象表述
特征点匹配
通过计算两组特征点的128维的关键点的欧式距离，欧式距离越小，则相似度越高。

常用OpenCV算法解析：

OpenCV
opencv对于读进来的图片的通道排列是BGR，而不是主流的RGB
除了PIL读入的图片是img类之外，其他库读进来的图片都是以numpy 矩阵
图像的基本操作读取、显示、存储、将彩色像素转化为灰度
图像的几何变换：平移、缩放、旋转、插值（最近邻、双线性）
对比增强：线性变换、伽马变换、直方图均衡化。
边缘检测：Sobel、Canny
图像的二维滤波：cvFilter2D、高斯滤波、均值滤波、
最小二乘法
线性回归–最小二乘法：通过最小化误差平方和，找出数据的最佳函数匹配（适合参数较少场景）
RANSAC
随机采样一致性，给定一组（通常很小的）内群，存在一个程序可以估算最佳解释或最适用于这一数据模型的参数
它能从包含大量局外点的数据集中估计出高精度的参数，但是可能需要多次迭代。
哈希算法
汉明距离：比较二进制的不同位置的数目
均值哈希算法aHash：缩放后灰度后求所有像素平均值，大于平均值记1，生成hash值；对比指纹，相同位数越少越相似
差值哈希算法dHash（常用）：和均值hash只是比较hash有变化，同行对比，大置1；准确度高且速度快！
感知哈希算法pHash：采用DCT（离散余弦变换）来降低频率

实现sift，最小二乘法，实现均值插值hash

"""
"""
1.使用sift 和最小二乘法，
2.实现均值插值hash
"""
import cv2
import pandas as pddef sift_demo(img):gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()keypoints, descriptor = sift.detectAndCompute(gray, None)img = cv2.drawKeypoints(image=img, outImage=img, keypoints=keypoints,flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS,color=(51, 163, 236))cv2.imshow('sift_keypoints', img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()# 通过最小化误差平方和，找出数据的最佳函数匹配（适合参数较少场景）
def least_square():sales = pd.read_csv('train_data.csv', sep='\s*,\s*', engine='python')  # 读取CSVsales = sales.dropna()  # 删除缺失值x = sales['X']y = sales['Y']n = len(x)x_mean = sum(x) / ny_mean = sum(y) / na = sum([(x[i] - x_mean) * (y[i] - y_mean) for i in range(n)]) / sum([(x[i] - x_mean) ** 2 for i in range(n)])b = y_mean - a * x_meanprint('y = %.2f*x + %.2f' % (a, b))return a, bdef mean_hash(img, width=8, high=8):# 缩放为8*8img = cv2.resize(img, (width, high), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)# 转换为灰度图gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# s为像素和初值为0，hash_str为hash值初值为''s = 0hash_str = ''# 遍历累加求像素和for i in range(8):for j in range(8):s = s + gray[i, j]# 求平均灰度avg = s / 64# 灰度大于平均值为1相反为0生成图片的hash值for i in range(width):for j in range(high):if gray[i, j] > avg:hash_str = hash_str + '1'else:hash_str = hash_str + '0'return hash_str# 插值hash
def pHash(img, width=8, high=9):# 缩放8*9img = cv2.resize(img, (width, high), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)# 转换灰度图gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)hash_str = ''# 每行前一个像素大于后一个像素为1，反之置为0，生成感知哈希序列（string）for i in range(width):for j in range(width):if gray[i+1, j] > gray[i, j]:hash_str = hash_str + '1'else:hash_str = hash_str + '0'return hash_strif __name__ == '__main__':# img = cv2.imread("lenna.png")# sift_demo(img)a,b = least_square()print(a,b)# img = cv2.imread("lenna.png")# mash = mean_hash(img, width=8, high=8)# print(mash)## img = cv2.imread("lenna.png")# pmash = pHash(img, width=8, high=9)# print(pmash)

CV(6)-SIFT和Hash

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javax.net.ssl.SSLPeerUnverifiedException: Hostname 192.168.13.13 not verified: 前言： 之前需求推送数据是采用http:192.168.13.13:8000 后面业务需求修改为 https:192.168.13.13:443 修改后推送数据到第三方报以下异常， https://192.168.13.13:443…...

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用二进制方式向文件读写一组数据

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编程日记 2025/5/17 21:03:04

12.19问答解析

概述某中小型企业有四个部门，分别是市场部、行政部、研发部和工程部，请合理规划IP地址和VLAN，实现企业内部能够互联互通，同时要求市场部、行政部和工程部能够访问外网环境(要求使用OSPF协议)，研发部不能访问外网环境…...

编程日记 2025/5/18 5:51:14

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1.下载地址【终端工具】FinalShell v4.5.12 官方版 2.简介 FinalShell是一款免费的跨平台远程管理工具，专为开发者和运维人员设计。它支持通过 SSH、SFTP 等方式连接到 Linux 和 Windows 服务器，提供类似于终端的操作界面。除了常规的远程登录功能&a…...

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