Copyright © 2018-2020 サボテンパイソン All Rights Reserved. テンプレートマッチング. mutch = cv2.drawMatches(color1_src, kp1, color2_src, kp2, matches[:30], None, flags=2) matches = bf.match(des1, des2) 3)同一画像:類似度=1.0(完全一致) ※temp_srcは、テンプレート画像(グレースケール)の入力配列, テンプレートマッチングは非常に精細に一致度合いを認識できる一方、対象とテンプレートの画像とにサイズの違いがあったり、微妙でも角度に違いがあった場合には類似度が大きく下がってしまうというデメリットがあります(変形に弱い)。また、差分比較の方法がピクセル単位であること、対象画像の全領域を随時走査しながら比較していくため、大きな画像ほど処理時間がかかるという点考慮しなくてはなりません。このような欠点を補うためには、前処理で対象画像から不要なノイズを除去したり、サイズや角度の補正などを行うことで精度を向上させる工夫が必要となります。また、明らかに対象外の領域であることがはっきりしている場合、その領域を走査対象から除外することで処理時間の短縮が可能です。, 特徴量マッチングなどと呼ばれるのがこの手法です。まず比較する2枚の画像のそれぞれに対して「特徴点の抽出」を行い、その特徴点から特徴量を計算し、類似性を比較する方法です。「特徴点の抽出」方法においても、また特徴量の計算方法においても複数のアルゴリズムが存在しています。, テンプレートマッチングと異なり、「特徴点の抽出」には計算が掛かるものの、比較作業は高速に行えるため、複数の画像同士のマッチングなどに適しています。また、画像の変形や回転の影響も受けづらいのが特長です。, まず、異なる6種類の図形の中に同一の図形を1つ配置し、特徴ベースマッチングにより実際に抽出される様子をご覧ください。, 注)特徴点を検出させたいオブジェクトが画像の際(きわ)にあると上手く特徴量が計算できないようです。マッチングの結果が表示されない場合や、それによりプログラムの実行中にエラーが出るような場合は、画像の周囲にある程度の余白を付け足してからお試しください。, 上図では、類似した特徴量を持つキーポイント(特徴点)同士をラインで結ぶことでマッチングの結果を表示しています。ほとんどのラインが目的の図形に結びついている事から、正しく認識されたことがわかります。, 次に、領域ベースマッチングでは、変形・回転・ノイズなどが抽出結果にどのように影響するのか検証した結果を紹介いたします。, これらの結果から、特徴ベースマッチングが対象画像への「回転」や「変形」といった影響を受けづらいマッチング手法であることが分かるのではないでしょうか。, 注)今回は互いに似たような特徴点を持つ単純な図形同士の組み合わせで検証したため、ある程度の誤検出が発生しているものと思われます。, 【特徴点の検出】 python3.6でopencvを使い テンプレートマッチングを検討しています。 下記の参考プログラムは、サイズが同じ画像についての マッチングだと思いますが、 サイズが違った画像(相似図形)の マッチングをすっる場合は、どの様にしたらいいでしょうか? 参考HP 4)一部をカット:類似度=0.946 ※gray1_srcは、テンプレート画像(グレースケール)の入力配列 6)横方向60%縮小:類似度=0.456, cv2.matchTemplate(img_src, temp_src, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) Copyright © 2015 SOHGA Co.Ltd. 0. opencv4のmatchTemplateでプログラム再生時にエラーが発生する(c++)(VS201... 回答 回答 1. テンプレート・マッチング|Python+OpenCV. 2019/12/30 2)85%縮小:類似度=0.795 kp2, des2 = detector.detectAndCompute(gray2_src, None) 0, 【募集】 その場合,走査窓範囲毎に「テンプレートを何度回転させたものとの相関値を計算すれば良さそうか」を求めてやることができるので,前記の360パターンとの比較を力技でやるような話と比べると計算量が軽くなる., 回答 OpenCVを使ったPythonでの画像処理について、静止画から物体を認識をするテンプレートマッチングという方法を扱います。これはテンプレートを画像全体に対してスライドさせて重なる領域を比較し、類似度の高い部分に注目して物体を認識します。 テンプレートマッチングの精度を向上させたいです。 受付中. 一般にテンプレートマッチングと呼ばれる手法で、対象画像とテンプレート画像をピクセル単位で順次比較して行き、差分が少ない領域を探していく方法です。差分や類似性などの相関を計算するアルゴリズムが複数用意されているので、比較対象の画像によって使い分けを行います。 領域ベ� (単純にcv2.matchTemplateを使うのではなく,何らかのマッチング処理を自前で実装することになるでしょう) Grad-CAMのメモ. 今のプログラムではマッチング結果が-5°回転しただけで精度が低くなってしまいます。, 最も類似度が高い位置を取得し、それを描画した時に赤い正方形が-5°回転している形になりたいのですがどのようにプログラムを書き換えればよいかどなたか教えてください。, また、実行結果で一枚目の画像と二枚目の画像が同時に出力されるにはどうすればよいでしょうか, teratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。, 評価が下がると、TOPページの「アクティブ」「注目」タブのフィードに表示されにくくなります。, 上記に当てはまらず、質問内容が明確になっていない質問には「情報の追加・修正依頼」機能からコメントをしてください。, 要は,テンプレート画像と探索対象画像上の像との間に回転があるときに,回転角も結果として得たいということでしょうか., 誰でも考え付く方法としては「テンプレートを回転させてはテンプレートマッチングしてみることを,様々な回転角度で試す」という力業があります. 評価 ; クリップ 0; VIEW 2,552; stylenanda. ※img_srcは、対象画像(グレースケール)の入力配列 投稿 2019/11/26 15:36 2020.08.03. ※color2_srcは、テンプレート画像(カラー)の入力配列. 0 / クリップ βshortをフォローする. 投稿 2019/11/26 15:36 ・編集 2019/11/26 15:37. ・編集 2019/11/26 15:37, 最初の画像から抽出した部分だけをテンプレートマッチングしたいのですが、 画像をダイレクトに比較するのではなくて,画像から何かしらの回転不変な特徴量を求めて,特徴量で比較するような処理を考えることになります. 1 / クリップ 「画像 回転不変 特徴」みたいなワードで検索するなりしてみてはどうでしょうか., 追記: Summary. {元々のテンプレート画像, 元々のテンプレート画像を1度回転したもの, 2度回転したもの, ... ,359度回転したもの}という360個のテンプレートを用意して360回のテンプレートマッチング処理をしてみて,その中で最も類似度が良い結果を採用する,的な., で,そういう力業はやりたくないという場合は…… teratailを一緒に作りたいエンジニア, そういえば,OpenCVに位相限定相関法の実装がある的な話を過去にどこかで見た記憶があるけども,どうなんだろう?, Aという画像から計算した特徴量と,Bという画像から計算した特徴量とが「似ている」とき,「画像Aと画像Bは似ている」と推測できる…と言う話ですから,用いる特徴量の意味的に妥当な「似具合」を計算すれば良いです., http://opencv.blog.jp/python/%E4%BD%8D%E7%9B%B8%E9%99%90%E5%AE%9A%E7%9B%B8%E9%96%A2%E6%B3%95, https://docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/motion_analysis_and_object_tracking.html#phasecorrelate, https://www.daisukekobayashi.com/blog/rotation-invariant-phase-only-correlation-in-python/, https://github.com/daisukekobayashi/phase-only-correlation, https://code-graffiti.com/opencv-feature-matching-in-python/. score 10 . 5)縦方向60%縮小:類似度=0.436 βshort. 2020.08.04 【Python】自分用Argparseのメモ. 某大学院M2 データ解析を勉強しています。 メモ記事が増殖中 メニューのカテゴリページは改装中. 0. All rights reserved. ※gray2_srcは、検出対象画像(グレースケール)の入力配列, 【マッチング処理】 imageの中のsabo(template)に該当する部分を求める。結果は相関係数の画像として得られる。相関係数が最も高いものが一致が良いことになる。 unravel_indexによって、np.argmax(result)のresult.shapeにおけるインデックスを求める。 例えば 2018/07/18, 画像の中から対象物を識別する技術として用いられるのが「画像認識」です。例えば、写真を撮る際に目や鼻の位置関係や特徴から顔の位置を認識し、そこにピントが合うように自動ピント調整を行う機能などで利用されています。今回は、OpenCVで利用可能なマッチング手法での画像認識について紹介させていただきます。, マッチングの手法には、大まかに「領域ベースマッチング」と「特徴ベースマッチング」があります。最近では「機械学習」や「ディープラーニング」といった手法を用いた画像認識も注目を浴びていますが、こちらについては別の機会に説明いたします。, 一般にテンプレートマッチングと呼ばれる手法で、対象画像とテンプレート画像をピクセル単位で順次比較して行き、差分が少ない領域を探していく方法です。差分や類似性などの相関を計算するアルゴリズムが複数用意されているので、比較対象の画像によって使い分けを行います。, 1)180°回転:類似度=0.475 bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING) テンプレートの絵次第では, kp1, des1 = detector.detectAndCompute(gray1_src, None) 3Dplotの面(pane)とその枠線の色を変更して表示. matches = sorted(matches, key = lambda x:x.distance) ここでは、skimage feature match_templateによりテンプレート画像と一致する部分を画像中から検出した例を示す。, 昨年、種まきしたストロンギロゴナムの現在(2019年9月)の画像を使用する。グレースケールとし、所定の位置で苗を切り取る。, imageの中のsabo(template)に該当する部分を求める。結果は相関係数の画像として得られる。相関係数が最も高いものが一致が良いことになる。, unravel_indexによって、np.argmax(result)のresult.shapeにおけるインデックスを求める。, plt.Rectangle((x, y), wsabo, hsabo, edgecolor=’green’, facecolor=’none’)によって、テンプレートと一致する座標を中心として、テンプレートと同じ縦横サイズの四角を描写する。, ax3.plot(x, y, ‘o’, markeredgecolor=’green’, markerfacecolor=’none’, markersize=10)により、相関係数像の最も高い部分に丸を表示している。他の苗も似ているため、相関係数の値は高くなっている。, このサイトはスパムを低減するために Akismet を使っています。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください。. Webカメラから動画を取り込み、OpenCV(PythonもしくはProcessing)で複数個の形... 回答 ※color1_srcは、対象画像(カラー)の入力配列 detector = cv2.AKAZE_create() 方向毎のヒストグラムだとか,慣性主軸だとかを見ることで「方向(回転量)」をある程度簡単に考えることができる(定義できる,というか)場合もある. [matplotlib 3D] 58. 新着記事.

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