features = of.extract_features(image)中extract_features函数具体是什么

时间: 2023-11-16 17:06:36 浏览: 40
这个问题涉及到一个特定的上下文,因此我假设你正在讨论计算机视觉方面的问题。extract_features函数通常是一个用于提取图像的特征向量的函数。这些特征向量可以用于训练机器学习模型或者进行图像检索等任务。extract_features函数通常会使用预训练的深度神经网络模型,例如VGG、ResNet等模型,来提取图像的特征向量。具体而言,extract_features函数会将图像输入到深度神经网络中,并提取网络的某一层的输出作为图像的特征向量。通常情况下,这些特征向量具有较好的表示能力,可以很好地捕捉图像的语义信息。
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def extract_features(img): # Load the pre-trained MobileNetV3-Large model model = models.mobilenet_v3_large(weights = models.MobileNet_V3_Large_Weights.IMAGENET1K_V1) model.classifier[-1] = torch.nn.Identity() # Set the model to evaluation mode model.eval() # Define the image transformation pipeline transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) # Apply the image transformation pipeline img = transform(img) # Add an extra batch dimension to the image img = img.unsqueeze(0) # Pass the image through the model to obtain the features with torch.no_grad(): features = model.features(img) features = model.avgpool(features) features = torch.flatten(features, 1) features = model.classifier(features) # Convert the features to a numpy array features = features.squeeze() # Return the features as a numpy array return features

这是一个Python函数,用于提取一张图片的特征。具体来说,它使用了PyTorch框架中的预训练模型MobileNetV3-Large,在对图片进行必要的预处理后,将其输入到模型中,得到图片的特征向量。函数的输入参数img是一个PIL图像对象,输出是一个Numpy数组,表示提取出的特征向量。整个函数的流程包括以下几步: 1. 加载预训练模型MobileNetV3-Large。 2. 将模型的最后一层分类器修改为一个空的层,这样可以保证模型输出的是特征向量,而不是类别。 3. 定义一个图像变换的管道,包括缩放、中心裁剪、转换为张量和归一化等步骤,用于对输入的图像进行必要的预处理。 4. 对输入的图像进行预处理,并添加一个额外的批次维度。 5. 将预处理后的图像输入到模型中,得到特征向量。 6. 将特征向量转换为Numpy数组,并返回作为函数的输出。

详细解释一下这段代码,每一句都要进行注解:tgt = f'/kaggle/working/{dataset}-{scene}' # Generate a simple reconstruction with SIFT (https://en.wikipedia.org/wiki/Scale-invariant_feature_transform). if not os.path.isdir(tgt): os.makedirs(f'{tgt}/bundle') os.system(f'cp -r {src}/images {tgt}/images') database_path = f'{tgt}/database.db' sift_opt = pycolmap.SiftExtractionOptions() sift_opt.max_image_size = 1500 # Extract features at low resolution could significantly reduce the overall accuracy sift_opt.max_num_features = 8192 # Generally more features is better, even if behond a certain number it doesn't help incresing accuracy sift_opt.upright = True # rotation invariance device = 'cpu' t = time() pycolmap.extract_features(database_path, f'{tgt}/images', sift_options=sift_opt, verbose=True) print(len(os.listdir(f'{tgt}/images'))) print('TIMINGS --- Feature extraction', time() - t) t = time() matching_opt = pycolmap.SiftMatchingOptions() matching_opt.max_ratio = 0.85 # Ratio threshold significantly influence the performance of the feature extraction method. It varies depending on the local feature but also on the image type # matching_opt.max_distance = 0.7 matching_opt.cross_check = True matching_opt.max_error = 1.0 # The ransac error threshold could help to exclude less accurate tie points pycolmap.match_exhaustive(database_path, sift_options=matching_opt, device=device, verbose=True) print('TIMINGS --- Feature matching', time() - t) t = time() mapper_options = pycolmap.IncrementalMapperOptions() mapper_options.extract_colors = False mapper_options.min_model_size = 3 # Sometimes you want to impose the first image pair for initialize the incremental reconstruction mapper_options.init_image_id1 = -1 mapper_options.init_image_id2 = -1 # Choose which interior will be refined during BA mapper_options.ba_refine_focal_length = True mapper_options.ba_refine_principal_point = True mapper_options.ba_refine_extra_params = True maps = pycolmap.incremental_mapping(database_path=database_path, image_path=f'{tgt}/images', output_path=f'{tgt}/bundle', options=mapper_options) print('TIMINGS --- Mapping', time() - t)

这段代码主要是使用 PyCOLMAP 库实现对图像的特征提取、特征匹配和增量式三维重建。具体解释如下: ```tgt = f'/kaggle/working/{dataset}-{scene}'``` 定义了一个字符串变量 tgt,表示输出路径。 ```if not os.path.isdir(tgt):``` 如果输出路径不存在,则创建该路径。 ```os.makedirs(f'{tgt}/bundle')``` 在输出路径下创建子目录 bundle。 ```os.system(f'cp -r {src}/images {tgt}/images')``` 将源目录 src 中的 images 目录复制到输出路径下的 images 目录中。 ```database_path = f'{tgt}/database.db'``` 定义一个字符串变量 database_path,表示 PyCOLMAP 库中使用的数据库文件路径。 ```sift_opt = pycolmap.SiftExtractionOptions()``` 创建一个 SIFT 特征提取选项对象。 ```sift_opt.max_image_size = 1500``` 设置 SIFT 特征提取选项对象的最大图像尺寸为 1500×1500 像素。 ```sift_opt.max_num_features = 8192``` 设置 SIFT 特征提取选项对象的最大特征点数为 8192 个。 ```sift_opt.upright = True``` 设置 SIFT 特征提取选项对象的旋转不变性为 True,即不考虑图像旋转。 ```device = 'cpu'``` 定义一个字符串变量 device,表示计算设备类型。 ```pycolmap.extract_features(database_path, f'{tgt}/images', sift_options=sift_opt, verbose=True)``` 调用 PyCOLMAP 库中的 extract_features 函数,对输出路径下的图像进行 SIFT 特征提取,并将特征保存到数据库文件中。 ```print(len(os.listdir(f'{tgt}/images')))``` 输出输出路径下的图像数量。 ```print('TIMINGS --- Feature extraction', time() - t)``` 输出特征提取所花费的时间。 ```matching_opt = pycolmap.SiftMatchingOptions()``` 创建一个 SIFT 特征匹配选项对象。 ```matching_opt.max_ratio = 0.85``` 设置 SIFT 特征匹配选项对象的最大匹配比率为 0.85。 ```matching_opt.max_distance = 0.7``` 设置 SIFT 特征匹配选项对象的最大匹配距离为 0.7。 ```matching_opt.cross_check = True``` 设置 SIFT 特征匹配选项对象的交叉匹配为 True,即同时匹配两幅图像。 ```matching_opt.max_error = 1.0``` 设置 SIFT 特征匹配选项对象的最大误差为 1.0。 ```pycolmap.match_exhaustive(database_path, sift_options=matching_opt, device=device, verbose=True)``` 调用 PyCOLMAP 库中的 match_exhaustive 函数,对数据库文件中的特征进行 SIFT 特征匹配,并将匹配结果保存到数据库文件中。 ```print('TIMINGS --- Feature matching', time() - t)``` 输出特征匹配所花费的时间。 ```mapper_options = pycolmap.IncrementalMapperOptions()``` 创建一个增量式三维重建选项对象。 ```mapper_options.extract_colors = False``` 设置增量式三维重建选项对象的颜色提取为 False,即不提取图像颜色信息。 ```mapper_options.min_model_size = 3``` 设置增量式三维重建选项对象的最小模型大小为 3。 ```mapper_options.init_image_id1 = -1``` 设置增量式三维重建选项对象的第一张图像的 ID 为 -1,表示不指定。 ```mapper_options.init_image_id2 = -1``` 设置增量式三维重建选项对象的第二张图像的 ID 为 -1,表示不指定。 ```mapper_options.ba_refine_focal_length = True``` 设置增量式三维重建选项对象的相机内参的优化为 True。 ```mapper_options.ba_refine_principal_point = True``` 设置增量式三维重建选项对象的相机主点的优化为 True。 ```mapper_options.ba_refine_extra_params = True``` 设置增量式三维重建选项对象的额外参数的优化为 True。 ```maps = pycolmap.incremental_mapping(database_path=database_path, image_path=f'{tgt}/images', output_path=f'{tgt}/bundle', options=mapper_options)``` 调用 PyCOLMAP 库中的 incremental_mapping 函数,对数据库文件中的匹配结果进行增量式三维重建,并将重建结果保存到输出路径下的 bundle 目录中。 ```print('TIMINGS --- Mapping', time() - t)``` 输出增量式三维重建所花费的时间。

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我想在以下这段代码中,添加显示标有特征点的图像的功能。def cnn_feature_extract(image,scales=[.25, 0.50, 1.0], nfeatures = 1000): if len(image.shape) == 2: image = image[:, :, np.newaxis] image = np.repeat(image, 3, -1) # TODO: switch to PIL.Image due to deprecation of scipy.misc.imresize. resized_image = image if max(resized_image.shape) > max_edge: resized_image = scipy.misc.imresize( resized_image, max_edge / max(resized_image.shape) ).astype('float') if sum(resized_image.shape[: 2]) > max_sum_edges: resized_image = scipy.misc.imresize( resized_image, max_sum_edges / sum(resized_image.shape[: 2]) ).astype('float') fact_i = image.shape[0] / resized_image.shape[0] fact_j = image.shape[1] / resized_image.shape[1] input_image = preprocess_image( resized_image, preprocessing="torch" ) with torch.no_grad(): if multiscale: keypoints, scores, descriptors = process_multiscale( torch.tensor( input_image[np.newaxis, :, :, :].astype(np.float32), device=device ), model, scales ) else: keypoints, scores, descriptors = process_multiscale( torch.tensor( input_image[np.newaxis, :, :, :].astype(np.float32), device=device ), model, scales ) # Input image coordinates keypoints[:, 0] *= fact_i keypoints[:, 1] *= fact_j # i, j -> u, v keypoints = keypoints[:, [1, 0, 2]] if nfeatures != -1: #根据scores排序 scores2 = np.array([scores]).T res = np.hstack((scores2, keypoints)) res = res[np.lexsort(-res[:, ::-1].T)] res = np.hstack((res, descriptors)) #取前几个 scores = res[0:nfeatures, 0].copy() keypoints = res[0:nfeatures, 1:4].copy() descriptors = res[0:nfeatures, 4:].copy() del res return keypoints, scores, descriptors

解释一下这段代码function [params, bg_area, fg_area, area_resize_factor] = initializeAllAreas(im, params) % we want a regular frame surrounding the object avg_dim = sum(params.target_sz)/2; % size from which we extract features bg_area = round(params.target_sz + avg_dim); % pick a "safe" region smaller than bbox to avoid mislabeling fg_area = round(params.target_sz - avg_dim * params.inner_padding); % saturate to image size if(bg_area(2)>size(im,2)), bg_area(2)=size(im,2)-1; end if(bg_area(1)>size(im,1)), bg_area(1)=size(im,1)-1; end % make sure the differences are a multiple of 2 (makes things easier later in color histograms) bg_area = bg_area - mod(bg_area - params.target_sz, 2); fg_area = fg_area + mod(bg_area - fg_area, 2); % Compute the rectangle with (or close to) params.fixedArea and % same aspect ratio as the target bbox area_resize_factor = sqrt(params.fixed_area/prod(bg_area)); params.norm_bg_area = round(bg_area * area_resize_factor); % Correlation Filter (HOG) feature space % It smaller that the norm bg area if HOG cell size is > 1 params.cf_response_size = floor(params.norm_bg_area / params.hog_cell_size); % given the norm BG area, which is the corresponding target w and h? norm_target_sz_w = 0.75*params.norm_bg_area(2) - 0.25*params.norm_bg_area(1); norm_target_sz_h = 0.75*params.norm_bg_area(1) - 0.25*params.norm_bg_area(2); % norm_target_sz_w = params.target_sz(2) * params.norm_bg_area(2) / bg_area(2); % norm_target_sz_h = params.target_sz(1) * params.norm_bg_area(1) / bg_area(1); params.norm_target_sz = round([norm_target_sz_h norm_target_sz_w]); % distance (on one side) between target and bg area norm_pad = floor((params.norm_bg_area - params.norm_target_sz) / 2); radius = min(norm_pad); % norm_delta_area is the number of rectangles that are considered. % it is the "sampling space" and the dimension of the final merged resposne % it is squared to not privilege any particular direction params.norm_delta_area = (2*radius+1) * [1, 1]; % Rectangle in which the integral images are computed. % Grid of rectangles ( each of size norm_target_sz) has size norm_delta_area. params.norm_pwp_search_area = params.norm_target_sz + params.norm_delta_area - 1; end

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