ORB特征提取算法来实现相似图像匹配

IGNB:

• 编写时间: 2018-11-3
• 编写人: Mousse
• 联系邮箱: zibuyu1995@gmail.com

系统环境:

• python3.6
• opencv 3.4.2

文件结构:

├── README.md
├── app.py  # sanic 运行代码
├── config
│   ├── __init__.py
│   └── config.py  # 配置文件
├── generate_index.py  # 索引文件生成
├── mlibs
│   ├── __init__.py
│   ├── orb_features.py # ORB 特征提取
│   └── orb_matches.py  # ORB 特征匹配
├── static
│   ├── dataset  # 数据集
├── dataset.db  # 序列化后数据集(需要执行generate_index.py后生成)
├── templates
│   ├── index.html
│   └── search.html
└── test
    └── 100900.png  # 测试图片
└── requirements.txt # 依赖

项目运行:

创建虚拟环境后请依据场景修改config/config.py 配置

• 安装依赖

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.douban.com/simple/

• 生成索引文件

python generate_index.py

• 运行项目

python app.py

测试:

GET http://0.0.0.0:5555/

• 环境: macOS

常见错误处理:

• may have been in progress in another thread when fork() was called.

export OBJC_DISABLE_INITIALIZE_FORK_SAFETY=YES

备注:

• ORB 算法不适合于特征点不明显的图像匹配
• maximum_features: 慎重选择数量太大计算量大，太小匹配结果不明显
• sanic: 是一个半成品框架，期待Flask异步
• 后面应该不会再来重构项目，准备向深度学习方向前进
• 有什么问题请联系我: zibuyu1995@gmail.com

reference

• 数据集下载: https://pan.baidu.com/s/1bnhR65SyfONoKTK90T57tQ 密码:r0d2
• sanic