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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.anaconda.com/download

  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）