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Détection de fonctionnalités Fast





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Testé sous Anaconda et Python 3.7

#  Introduction to FAST (Features from Accelerated Segment Test)
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
# Load the image
image = cv2.imread('Detection-de-coins-Originale-02.jpg')
 
# Convert image to RGB
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
 
# Convert image to gray scale
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
 
# Display image and gray image
fx, plots = plt.subplots(1, 2, figsize=(20,10))
 
plots[0].set_title("Orignal Image")
plots[0].imshow(image)
 
plots[1].set_title("Gray Image")
plots[1].imshow(gray, cmap="gray")
 
fast = cv2.FastFeatureDetector_create() 
 
# Detect keypoints with non max suppression
keypoints_with_nonmax = fast.detect(gray, None)
 
# Disable nonmaxSuppression 
fast.setNonmaxSuppression(False)
 
# Detect keypoints without non max suppression
keypoints_without_nonmax = fast.detect(gray, None)
 
image_with_nonmax = np.copy(image)
image_without_nonmax = np.copy(image)
 
# Draw keypoints on top of the input image
cv2.drawKeypoints(image, keypoints_with_nonmax, image_with_nonmax, color=(0,255,0), flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)
cv2.drawKeypoints(image, keypoints_without_nonmax, image_without_nonmax, color=(0,255,0), flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)
 
# Display image with and without non max suppression
fx, plots = plt.subplots(1, 2, figsize=(20,10))
 
plots[0].set_title("With non max suppression")
plots[0].imshow(image_with_nonmax)
 
plots[1].set_title("Without non max suppression")
plots[1].imshow(image_without_nonmax)
 
# Print the number of keypoints detected in the training image
print("Number of Keypoints Detected In The Image With Non Max Suppression: ", len(keypoints_with_nonmax))
 
# Print the number of keypoints detected in the query image
print("Number of Keypoints Detected In The Image Without Non Max Suppression: ", len(keypoints_without_nonmax))
 
Image gratuite et libre de droits fournie par pexel.com
Image gratuite et libre de droits fournie par pexel.com










Introduction To Feature Detection And Matching - GitHub













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