视觉算法python

Bag of features算法是一种计算机视觉的算法，它用于图像检索和描述。该算法的原理是将图像特征表示为一个词袋，将图像分成多个局部区域，提取每个区域的特征描述子，然后将这些特征描述子汇集成一个向量作为图像的特征表示。在Python中，可以使用OpenCV和scikit-learn等库来实现Bag of features算法。

首先，需要读取图像并提取特征，建立一个特征字典。可以使用OpenCV提供的函数来提取图像的SIFT特征。

from PIL import Image
from pylab import *
import sys
from PCV.localdescriptors import sift

im1f = 'mansion1.jpg'
im2f = 'mansion2.jpg'
im1 = array(Image.open(im1f))
im2 = array(Image.open(im2f))

# 提取图像特征
sift.process_image(im1f, 'out_sift_1.txt')
l1, d1 = sift.read_features_from_file('out_sift_1.txt')

sift.process_image(im2f, 'out_sift_2.txt')
l2, d2 = sift.read_features_from_file('out_sift_2.txt')

然后，可以对图像进行特征匹配，使用SIFT算法来计算特征之间的相似度。

# 特征匹配
matches = sift.match_twosided(d1, d2)
print('{} matches'.format(len(matches.nonzero()[0])))

最后，可以将匹配结果可视化。

# 可视化匹配结果
figure()
gray()
sift.plot_matches(im1, im2, l1, l2, matches, show_below=True)
show()