详细介绍Python中利用Scipy包的SIFT方法进行图片识别的实例

scipy

scipy包包含致力于科学计算中常见问题的各个工具箱。它的不同子模块相应于不同的应用。像插值，积分，优化，图像处理，，特殊函数等等。
scipy可以与其它标准科学计算程序库进行比较，比如GSL(GNU C或C++科学计算库)，或者Matlab工具箱。scipy是Python中科学计算程序的核心包;它用于有效地计算numpy矩阵，来让numpy和scipy协同工作。
在实现一个程序之前，值得检查下所需的数据处理方式是否已经在scipy中存在了。作为非专业程序员，科学家总是喜欢重新发明造轮子，导致了充满漏洞的，未经优化的，很难分享和维护的代码。相反，Scipy程序经过优化和测试，因此应该尽可能使用。
scipy由一些特定功能的子模块组成，它们全依赖numpy,但是每个之间基本独立。
举个Debian系的Linux中安装的例子（虽然我在windows上用--）：

复制代码 代码如下:

sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib ipython ipython-notebook python-pandas 
python-sympy python-nose

导入Numpy和这些scipy模块的标准方式是：

import numpy as np
from scipy import stats # 其它子模块相同

主scipy命名空间大多包含真正的numpy函数(尝试 scipy.cos 就是 np.cos)。这些仅仅是由于历史原因，通常没有理由在你的代码中使用import scipy。

使用图像匹配SIFT算法进行LOGO检测
先上效果图：

其中是logo标识,

代码如下.

#coding=utf-8 
import cv2 
import scipy as sp 
 
img1 = cv2.imread('x1.jpg',0) # queryImage 
img2 = cv2.imread('x2.jpg',0) # trainImage 
 
# Initiate SIFT detector 
sift = cv2.SIFT() 
 
# find the keypoints and descriptors with SIFT 
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1,None) 
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2,None) 
 
# FLANN parameters 
FLANN_INDEX_KDTREE = 0 
index_params = dict(algorithm = FLANN_INDEX_KDTREE, trees = 5) 
search_params = dict(checks=50)  # or pass empty dictionary 
flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params,search_params) 
matches = flann.knnMatch(des1,des2,k=2) 
 
print 'matches...',len(matches) 
# Apply ratio test 
good = [] 
for m,n in matches: 
  if m.distance <p>更多详细介绍Python中利用Scipy包的SIFT方法进行图片识别的实例相关文章请关注PHP中文网！</p>

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