画像データセット「CIFAR-10」からのSIFT特徴量の取得
ライブラリのインストール
以下のライブラリを準備する。
- from chainer import datasets
- import cv2
- import numpy as np
筆者の環境
- Windows 10
- Python3.x(Anaconda)
chainer
pip install chainer
opencv
SIFT特徴量を抽出するメソッドは、opencvの中の別のcontribモジュールに分離されている（通常のopencvをインストールするだけでは使えない）。
カリフォルニア大学のサイトにcontribモジュールも含んだ.whlファイルがあるので、環境に合ったファイルをダウンロードする。筆者の場合は「opencv_python‑3.3.0+contrib‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl」。
Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke
cd （.whlファイルを置いたフォルダ名） pip install （.whlファイル名）
numpy
筆者の場合は、Anacondaに標準でインストールされていた。
実装
データの読み込み
from chainer import datasets train, test = datasets.get_cifar10() # image = train[i][0] # trainのi番目の画像 # label = train[i][1] # trainのi番目のラベル
SIFT特徴量の取得
## SIFT特徴 def sampling_descriptor(data): images_des = [] # 特徴量のリスト images_labels = [] # 特徴量を得られた画像のラベル郡 for i in tqdm(range(len(data))): image = data[i][0] # 画素が0～1に正規化されているので255倍 image_rollaxis = np.uint8(np.rollaxis(image, 0, 3) * 255) image_rollaxis_gray = cv2.cvtColor(image_rollaxis, cv2.COLOR_BGR2GRAY) sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() kp, des = sift.detectAndCompute(image_rollaxis_gray, None) if isinstance(des, type(None)): continue else: images_labels.append(data[i][1]) images_des.append(des) return images_des, images_labels images_des, images_labels = sampling_descriptor(train)
画像のエラー？などで特徴量を全く検出できない画像があった。今後訓練データとして使うことを考え、この時点で特徴量を検出できなかった画像（とそのラベル）は欠損値扱いとして除外している。
線画
一枚目の画像（ラベル：カエル）について、結果を出力してみた。
from skimage import io # 元画像 io.imshow(np.uint8(np.rollaxis(train[0][0], 0, 3) * 255)) # 検出点の線画 kp = sift.detect(image_rollaxis_gray) out = cv2.drawKeypoints(image_rollaxis_gray, kp, None) io.imshow(out)
