python+Opencvによる画像解析1（ORB特徴量） - tata色々な備忘録
フリーの局所画像記述子であるORBによる特徴抽出 import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('lena.jpg',0) # 検出器の初期化 orb = cv2.ORB() # 特徴量の検出と出力用の計算 kp, des = orb.detectAndCompute(img, None) # 特徴の描画 img2 = cv2.drawKeypoints(img,kp,color=(0,255,0), flags=0) plt.imshow(img2) plt.show() #検出器 cv2.SIFT() cv2.BRISK() cv2.ORB() cv2.SURF() #他にもFASTとMSERが使用可能 orb =cv2.ORB() kp = orb.detect(
python+Opencvによる画像処理7（二次元フーリエ変換） - tata色々な備忘録
画像のフーリエ変換。 （Opencvのデモを少し修正して翻訳） 二次元フーリエ変換 全行方向にフーリエ変換した結果に対し、 さらに列方向でフーリエ変換をする。 4隅に低波数が出て見づらいので、 四隅が中央に来るよう加工する。 出た模様は一般にパワースペクトルと呼ばれる。 詳細は離散フーリエ変換wikiを参照 import cv2 import numpy as np """ 四隅に低周波数があるため、 切り抜いた四隅を合成し、中央を低周波数にする """ def shift_dft(src, dst=None): if dst is None: dst = np.empty(src.shape, src.dtype) elif src.shape != dst.shape: raise ValueError("src and dst must have equal sizes") elif
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