トップページ ▶ データベース研究 ▶ 画像のマッチング，レジストレーション ▶ vishwa91/pyimreg を使ってみる

サイトマップ

サイト内検索

アクセスログ

金子邦彦研究室

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

前準備

Python のインストール，pip と setuptools の更新，Python 開発環境（JupyterLab, spyder, nteract）のインストール

Windows の場合

1. Python のインストール

   Python の URL: http://www.python.org/

   インストール手順の詳細は： 別ページで説明している．

2. pip と setuptools の更新，Python 開発環境（JupyterLab, spyder, nteract）のインストール（Windows 上）

   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．

   Windows での pip の実行では，コマンドプロンプトを管理者として実行することにする。

   

   python -m pip install -U pip setuptools
   python -m pip install -U jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext nteract_on_jupyter spyder
   

Ubuntu の場合

システム Python を使用（インストール操作は不要）

1. pip と setuptools の更新，Python 開発環境（JupyterLab, spyder, nteract）のインストール（Ubuntu 上）

   端末で，次のコマンドを実行．

   sudo apt -y install python3-dev python3-pip python3-setuptools python3-venv
   sudo pip3 uninstall ptyprocess sniffio terminado tornado jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext nteract_on_jupyter spyder
   sudo apt -y install jupyter jupyter-qtconsole spyder3
   sudo apt -y install python3-ptyprocess python3-sniffio python3-terminado python3-tornado 
   sudo pip3 install -U jupyterlab nteract_on_jupyter
   

「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

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
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．

   
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）

    • 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．