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vishwa91/pyimreg を使ってみる

SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) は David Lowe による.1999年発表.特徴点(key point)の抽出と,回転,スケール変化,照明変化に頑健な特徴量(特徴点ごとの特徴量).

vishwa91/pyimreg は, 次の手順で,モノクロ画像の位置合わせ(レジストレーション)を行うプログラム

  1. 2つの入力画像を,それぞれモノクロ画像に変換
  2. それら2つのモノクロ画像について,SIFTを使い,「画像の特徴点」を抽出.
  3. 2つのモノクロ画像の「画像の特徴点」の対応をとる
  4. RANSAC により,位置合わせを行う

位置合わせ前

RANSAC を用いた位置合わせ後

その位置合わせのために,位置合わせの対象として用いた画像

先人に感謝.

vishwa91/pyimreg (Image registration using SIFT and RANSAC algorithm) の Web ページ: https://github.com/vishwa91/pyimreg

キーワード: pyimreg, SIFT, RANSAC, 画像の位置合わせ (image registration), Python


前もって準備しておくこと

前準備として,Anaconda のインストール, Anaconda での新しい Python 環境の作成,動作に必要となる Python パッケージのインストールが終わっていること. 手順を下に説明しています.

Anaconda のインストール

Python 3 の開発環境である Anacondaをおすすめ.Window でのインストール手順は次の通りです(Linuxでも同様の手順です).

  1. https://www.continuum.io/downloads#windows

  2. Download」をクリックする.

  3. ダウンロードが始まるので確認する.

  4. ダウンロードした .exe ファイルを実行して,Anacondaをインストール.

「David Lowe の SIFT キーポイント検出器」のインストール

動作に必要な Python パッケージのインストール

Windowsのメニューで,コマンドプロンプトを管理者として実行そして,次のコマンドを実行.

conda install scipy
conda install numpy
conda install pylab
conda install pillow

※ 「Proceed ([y]/n)?」のように表示されたときは y, Enter キー


vishwa91/pyimreg を使ってみる

GitHub の vishwa91/pyimreg の配布サイト (https://github.com/vishwa91/pyimreg)で公開されている プログラムを,ダウンロードし展開(解凍)します。

ここでの作業に使っているディレクトリ:

  1. ダウンロードしたいので,GitHub の vishwa91/pyimreg の Web ページを開く.

    https://github.com/vishwa91/pyimreg

  2. 「Clone or download」を展開.「Download ZIP」をクリック

  3. .zip ファイルがダウンロードされるので確認する. ファイル名は pyimreg-master.zip

  4. ダウンロードした .zip ファイルを展開(解凍)し,分かりやすいディレクトリに置く.

    ※ Windows での展開(解凍)のためのソフトは「7-Zip」をおすすめ.

    この .zip ファイルは,E:\pyimg-master\pyimg-master に展開(解凍)したものとして,説明を続けるので,適切に読み替えてください.

  5. 次の 2つのテスト画像を lena.jpg をもとに作った(金子研究室が制作). これら2つの画像を,分かりやすい名前で保存

    ◆ 画像1つめ (lena.jpg をビューワで表示して,スクリーンショット)

    「右クリックメニュー」などを使って保存して下さい

    ◆ 画像2つめ (lena.jpg を回転させたものをビューワで表示して,スクリーンショット)

    「右クリックメニュー」などを使って保存して下さい

  6. ransac.py を実行したいので,Windows コマンドプロンプト を開き,次のようにカレントディレクトリを移動
    E: 
    cd E:\pyimg-master\pyimg-master 
    

  7. ransac.py の実行

    先ほど保存した2つの画像ファイルのファイル名が E:\7.png, E:\8.png のときは 次のように実行.

    python ransac.py E:\7.png E:\8.png 
    

  8. 表示を確認する

    コンソール: 1.pgm, 2.pgm と表示されるので,内部ではいったん濃淡画像(モノクロ画像)に変換されて処理されていることが分かる.

    画像表示:2つの画像の「画像の特徴点」の対応がとられたことが分かる.

  9. 画像表示の右上の「x」をクリックして,閉じる

  10. 画像が3つ表示されるので確認する.

    それぞれ,次のようです(未確認情報)