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siftpython

發布時間: 2022-08-18 08:51:02

❶ 如何在OSX系統上安裝Opencv3和python2.7

setp1

安裝CodeX,不解釋,在AppStop中搜索安裝即可

setp2

安裝Homebrew

Homebrew即MacOSX上的apt-get

按照官網的安裝方式,在terminal中輸入下列命令即可完成安裝

cd ~
ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"

setp3

使用Homebrew安裝Python,注意:避免使用系統Python解釋器作為我們自己的主解析器,尤其是在使用virtualenv和virtualenvwrapper的時候。安裝命令:

$ brew install python

注意安裝結束後會有下列提示,提示我們把/usr/local/opt/python/libexec/bin增加到環境變數中,此舉正是為了我們在使用python時,使用的是用Homebrew安裝的python而不是系統python。

If you wish to have this formula's python executable in your PATH then add

the following to ~/.bash_profile:

export PATH="/usr/local/opt/python/libexec/bin:$PATH"

這是重要的一步,請不要跳過。

setp4

安裝 virtualenv 和 virtualenvwrapper

這兩個工具是為了創建獨立的python環境,不了解的朋友請自行Google

值得注意的是,這兩個工具對於搭建opencv3.0+python2.7運行環境來說不是必須的,但是強烈建議安裝,以保證python環境的干凈,易於管理。

安裝只需執行命令:

$ pip install virtualenv virtualenvwrapper

安裝完成後,在~/.bash_profile文件中追加如下內容:

# Virtualenv/VirtualenvWrapper
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh

然後執行命令:

$ source ~/.bash_profile

至此,virtualenv 和virtualenvwrapper已經正確完成安裝。我們可以使用如下命令創建一個獨立的python環境:

$ mkvirtualenv cv

setp5

我們開始安裝一些必須的python包,安裝NumPy

We need to install NumPy since the OpenCV Python bindings represent images as multi-dimensional NumPy arrays

安裝方式:

$ pip install numpy

注意:如果你使用了step4中的virtualenv創建python虛擬環境,則需要在您之前創建的虛擬環境中安裝需要的python包

step6

之前的步驟,主要目的是建立和配置編譯安裝OpenCv的環境,從這一步開始,我們開始真正的工作。

首先,我們使用brew安裝需要的開發者工具,例如CMake。

$ brew install cmake pkg-config

還有一些必要的圖像I/O包,這些包可以使我們能夠載入各種不同類型的圖像文件例如JPEG,PNG,TIFF等。

$ brew install jpeg libpng libtiff openexr

And finally, let』s install libraries that are used to optimize various operations within OpenCV (if we so choose):

$ brew install eigen tbb

setp7

恭喜,截止目前系統已經搭建完成,我們開始著手編譯和安裝python支持的opencv。下載代碼:

$ cd ~
$ git clone https://github.com/Itseez/opencv.git
$ cd opencv
$ git checkout 3.0.0

最後一個命令$ git checkout 3.0.0其中的3.0.0可以替換成你需要的版本號

之後下載opencv_contrib代碼,這部分不是必須的,但是強烈建議同時下載,原因是opencv_contrib包含很多有用的功能,包括:

feature detection, local invariant descriptors (SIFT, SURF, etc.), text detection in natural images, line descriptors, and more

$ cd ~
$ git clone https://github.com/Itseez/opencv_contrib
$ cd opencv_contrib
$ git checkout 3.0.0

請確保checkout opencv_contrib的版本號要與上面checkout opencv的版本號相同

step8

創建一個bulid目錄:

$ cd ~/opencv
$ mkdir build
$ cd build

使用CMake配置我們的構建:

$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
-D PYTHON2_PACKAGES_PATH=~/.virtualenvs/cv/lib/python2.7/site-packages \
-D PYTHON2_LIBRARY=/usr/local/Cellar/python/2.7.13_1/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/bin \
-D PYTHON2_INCLUDE_DIR=/usr/local/Frameworks/Python.framework/Headers \
-D INSTALL_C_EXAMPLES=ON -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
-D BUILD_EXAMPLES=ON \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib/moles ..

注意:在執行上述命令之前,請務必切換到之前建立的虛擬python環境cv:

workon cv

cmake命令執行完成後,需要關注它的總結輸出,尤其是其中的Opencv moles部分:

-- OpenCV moles:
-- To be built: core flann imgproc ml objdetect photo video dnn imgcodecs shape videoio highgui superres ts features2d calib3d stitching videostab python2
-- Disabled: world
-- Disabled by dependency: -
-- Unavailable: cudaarithm cudabgsegm cudacodec cudafeatures2d cudafilters cudaimgproc cudalegacy cubjdetect cuptflow cudastereo cudawarping cudev java python3 viz

-- Python 2:
-- Interpreter: /Users/zhuangyuan/.virtualenvs/cv/bin/python2.7 (ver 2.7.13)
-- Libraries: /usr/local/Cellar/python/2.7.13_1/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/bin (ver 2.7.13)
-- numpy: /Users/zhuangyuan/.virtualenvs/cv/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include (ver 1.13.1)
-- packages path: /Users/zhuangyuan/.virtualenvs/cv/lib/python2.7/site-packages

如果python2部分的信息不完整,或者python2沒有出現在OpenCV moles的To be built:後面,而是出現在Unvailable:後面,則說明Cmake沒有正確完成,需要檢查此步驟中Cmake命令的參數中的路徑是否正確已經是否確實切換到了我們為opencv建立的虛擬python環境中。

再次提醒,此步驟中參數路徑必須仔細核對,如果錯誤,後續的編譯將無法成功

這時候可以開始編譯了:

$ make -j4

這里的4是利用4核CPU全速並行編譯,也可以不帶-j4參數,或者把4修改成你的CPU核心數

編譯完成後,進行安裝:

make install

如果有錯誤,加上sudo再執行:

sudo make install

setp9

檢查一下~/.virtualenvs/cv/lib/python2.7/site-packages/路徑下可以看到cv2.so就說明安裝成功了:

$ cd ~/.virtualenvs/cv/lib/python2.7/site-packages/
$ ls -l cv2.so
-rwxr-xr-x 1 adrian staff 2013052 Jun 5 15:20 cv2.so

用一下吧:

(cv) promote:lib zhuangyuan$ python
Python 2.7.13 (default, Jul 18 2017, 09:17:00)
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 8.1.0 (clang-802.0.42)] on darwin
Type "help", "right", "credits" or "license" for more information.
>>> import cv2
>>> cv2.__version__
'3.3.0'

恭喜,OSX系統下opencv3 with python2.7環境搭建成功。

❷ 相似圖片搜索的原理是怎樣的

2011年,Google把「相似圖片搜索」正式放上了首頁。你可以用一張圖片,搜索互聯網上所有與它相似的圖片。點擊搜索框中照相機的圖標。

有了50×50像素的黑白縮略圖,就等於有了一個50×50的0-1矩陣。矩陣的每個值對應原圖的一個像素,0表示黑色,1表示白色。這個矩陣就是一張圖片的特徵矩陣。

兩個特徵矩陣的不同之處越少,就代表兩張圖片越相似。這可以用」異或運算」實現(即兩個值之中只有一個為1,則運算結果為1,否則運算結果為0)。對不同圖片的特徵矩陣進行」異或運算」,結果中的1越少,就是越相似的圖片。

❸ centos7 安裝好了需要哪些基本的工具

1,centos默認不支持ntfs格式的文件系統,需要安裝ntfs-3g軟體包,安裝後,在電腦上插入U盤或移動硬碟,當可以看到新加入的盤後,需要使用命令將U盤進行掛載。
2,在centos中安裝rar軟體,centos默認不能解壓rar後綴格式的壓縮包,但可以解壓zip壓縮包,所以建議以後在windows中建立壓縮文件時,最後生成zip格式的壓縮文件,
3,安裝djpeg
djpeg是對jpg格式的圖像進行讀取處理必需的軟體,本人需要使用inria實驗室提供的sift特徵提取工具提取圖像的特徵,所以必需安裝它。
4, 安裝numpy
numpy是Python中重要的科學計算基礎軟體包,本人在使用INIRA發布的Yael軟體包中需要使用numpy,安裝過程如下,比較麻煩的是包之間的依賴關系

❹ python sift演算法怎麼寫

導入Numpy和這些scipy模塊的標准方式是:

import numpy as np
from scipy import stats # 其它子模塊相同

主scipy命名空間大多包含真正的numpy函數(嘗試 scipy.cos 就是 np.cos)。這些僅僅是由於歷史原因,通常沒有理由在你的代碼中使用import scipy。

❺ 我要用python實現捕獲滑鼠和鍵盤操作,並運用sift識別圖像需要哪些模塊

可能需要:opencv和pyqt這兩大模塊

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