Opencv

概要 大きな画像の一部が切り出された複数の画像から、元の画像内での座標を取得する機会がありました。本記事では、そのための方法についての備忘録をまとめます。 OpenCV の SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) を用いて、テンプレート画像と元の画像を特徴点マッチングし、アフィン変換を推定して座標を取得する方法を紹介します。 実装 必要なライブラリ p i p i n s t a l l o p e n c v - p y t h o n n u m p y t q d m Pythonコード 以下のコードでは、指定した大きな画像 (image_path) に対して、テンプレート画像 (templates_dir 内の PNG 画像) を SIFT でマッチングし、元の画像内の座標を取得します。 i i f f i # d # d # d # d # d # d m m r r m e e e e e e p p o o p 画 f 特 f マ f ア f 画 f メ f o o m m o 像 徴 ッ フ 像 イ r r r 読 l i i r 点 e r チ m m g r ィ e s d M r 上 d h r t c r ン m # i t d # s b k # i f # c p t t g t t み o m f e 抽 x e ン a a o e ン s r s _ e に r , e r v e 処 a m e s i f p f o v r l q 込 a g t 出 t t グ t t o t 変 t c t a t マ a c a 2 t 理 i 画 g m t S f 1 特 r 結 2 i c n o d o み d i u r u 処 c c d u 換 i _ _ f u ッ w w t n . u n 像 p _ I t = , 徴 d 果 . n v u b m s _ = m p r a r 理 h h _ r 推 m p p f r チ _ _ s p r ( と = l i F 点 e p r t t i k i g i # M i # b # x b c を i t 2 m i g r n c n _ e m n 定 a t t i n ン m = p f o n i テ _ m T = c d が s r e e e f p f o f _ f e , a v 保 m ( p i i m c i t f s a t s s n グ a t o l m ン l p g 特 v e 見 1 i t m m 2 o ア a 矩 s フ s 2 存 w f y m m a v i n i _ d e t g e e M 結 t t s r y t a プ o a 徴 c 2 s つ n u p p t , d d g フ f M 形 t ァ y e . r " p p g 2 s t m f e a = c o _ = = , _ 果 c e m l r g レ a t = 量 v . 1 か i t r l l e c e c _ o p c ィ f _ p c 描 _ イ , _ p i 結 a o o e . 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