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

２つの入力画像を，それぞれモノクロ画像に変換
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．
２つのモノクロ画像の「画像の特徴点」の対応をとる
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

前準備

Python のインストール，pip と setuptools の更新，Python 開発環境

Windows での Python のインストール，pip と setuptools の更新: 別ページで説明している．（あとのトラブルが起きにくいような手順を定めている）
Ubuntu の場合:
システム Python を使うことができる（その場合，Python のインストールは行わない）
システム Python を用いるときは，pip, setuptools の更新は次のコマンドで行う．
```
sudo apt -y update
sudo apt -y install python3-pip python3-setuptools
```
Ubuntu で，システム Python 以外の Python をインストールしたい場合は pyenv が便利である: 別ページで説明している．

Python の URL: http://www.python.org/

【Python, pip の使い方】

Python, pip は，次のコマンドで起動できる．

Windows: python, python -m pip (または py -39, py -39 -m pip のようにバージョン指定）
Ubuntu: python3, sudo pip3
但し，「sudo pip3」でパッケージをインストールする前に，「apt-cache search ＜キーワード＞」で Ubuntu パッケージを検索し，Ubuntu パッケージが見つかった場合にはそちらを apt でインストール．

【Python 開発環境のインストール】

Windows:
JupyterLab, spyder, nteract （Python 開発環境）のインストールは， Windows でコマンドプロンプトを管理者として実行し，次のコマンドを実行．
```
python -m pip install -U pip setuptools jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext nteract_on_jupyter spyder
```
詳しくは，: 別ページで説明している．
Ubuntu
JupyterLab, spyder, nteract （Python 開発環境）のインストール: : 別ページで説明している．

「David Lowe の SIFT キーポイント検出器」のインストール

Windows で SIFT のインストールのWebページの手順を参考に，インストールする
環境変数 PATH を設定してパスを通す

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．

python -m pip install -U scipy numpy pylab pillow

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）する．

ここでの作業に使っているディレクトリ:

プログラム のファイルを展開（解凍）するディレクトリ: E:\pyimg-master\pyimg-master

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
「Clone or download」を展開．「Download ZIP」をクリック
.zip ファイルのダウンロードが始まるので確認する．ファイル名は pyimreg-master.zip
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）のためのソフトには，「7-Zip」などがある．

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．
次の 2つのテスト画像を lena_std.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_std.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_std.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
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
```
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
```
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．
画像表示の右上の「x」をクリックして，閉じる
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）
- １つめ： 8.png （入力画像の２番目）が確認のため，そのまま表示されたもの
- ２つめ：入力画像の１番目を変換行列（回転，拡大・縮小）で変換したもの. 変換行列を求めるのに RANSAC を使用した．
- ３つめ：入力画像の１番目を変換行列（回転，拡大・縮小）で変換したもの．変換行列を求めるのに RANSAC を使用しない．

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