[CV] 영상 기본 세팅 5 (특징점기반 추적 feat, sift + 불필요 특징점 제거1)

 

특징점 검출 알고리즘은 컴퓨터 비전 및 이미지 처리에서 주요한 역할을 합니다.

SIFT (Scale-Invariant Feature Transform):

 

1. 크기 및 회전에 불변한 특징점 검출 및 설명 알고리즘입니다.

2. 다양한 크기와 회전에서 특징점을 검출하고,특징점 주변의 지역 특징을 기술합니다.

3. 특징점 간의 일치를 찾기 위해 특징점 기술자를 사용합니다.
4. SIFT는 매우 강력한 특징점 검출 및 일치 알고리즘으로 알려져 있습니다.

 

 

import cv2

# 동영상 파읽 열기
cap = cv2.VideoCapture("MS/CV/0612 객체탐지,추적/data/slow_traffic_small.mp4")

# sift 객체 생성
sift = cv2.SIFT_create()

while True:
    # 프레임 읽기
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 그레이스케일로 변환
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 특징점 검출
    keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(gray, None)

    # 특징점 그리기
    frame = cv2.drawKeypoints(frame, keypoints, None,
                              flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)

    # 화면에 출력
    cv2.imshow("frame", frame)

    # 'q'를 누르면 종료
    if cv2.waitKey(60) == ord('q'):
        break

# 해제
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

 

 

개수제한 >>>

 

1. 이미지 대비 밝기 일정이상의 차이가 있을때만 보이게 하면서

2. 포인터를 수를 일정 수로 제한해서 포인터의 개수를 특정 객체에만 나타나게 설정

 

import cv2

cap = cv2.VideoCapture("MS/CV/0612 객체탐지,추적/data/slow_traffic_small.mp4")

# SIFT 객체 생성
sift = cv2.SIFT_create(contrastThreshold=0.02)   # 이미지 대비의 밝기 차이

# 특지점 개수 제한 설정
max_keypoints = 100  # 100개의 특징점만 검출

while True:
    # 프레임 읽기
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 그레이스케일로 변환
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 특징점 검출
    keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(gray, None)

    # 특징점 제한
    if len(keypoints) > max_keypoints:
        keypoints = sorted(keypoints, key=lambda x: -
                           x.response)[:max_keypoints]


    """
    keypoints = sorted(keypoints, key=lambda x: -x.response): 
    keypoints 리스트를 x.response를 기준으로 내림차순으로 정렬
    이는 키포인트의 response 값을 기준으로 정렬하겠다는 의미
    response 값이 큰 키포인트일수록 우선순위를 가지게 됩니다

    [:max_keypoints]: 정렬된 keypoints 리스트에서 처음부터 max_keypoints까지의 키포인트만 선택 
    이를 통해 최대 키포인트 수를 제한합니다.
    """
    
    
    # 특징점 그리기
    frame = cv2.drawKeypoints(frame, keypoints, None,
                              flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)

    # 프레임 출력
    cv2.imshow("frame", frame)

    # 'q'를 누르면 종료
    if cv2.waitKey(60) == ord('q'):
        break

# 해제
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()