skimage-SimilarityTransform的C++实现

admin管理员组

文章数量:1660164

因为要毕业和实习的一些缘故，很久没有写博客了，其实有很多东西需要理理，包括近期一些的detection的方法，以及时序序列分析方面的算法和人脸识别等的模型及损失函数等。

这里先记录一下similarityTransform的C++实现。这个主要是用在一些需要做校正的场景下，比如face align等。在python里面有很全的包可以直接使用，比如

from skimage import transform as trans

tform = trans.SimilarityTransform()
tform.estimate(dst, src)
M = trorm.params

得到矩阵M，而后做仿射变换

arped = cv2.warpAffine(img,M,(w,h))

其C++实现如下：

namespace FacePreprocess {

    cv::Mat meanAxis0(const cv::Mat &src)
    {
        int num = src.rows;
        int dim = src.cols;

        // x1 y1
        // x2 y2

        cv::Mat output(1,dim,CV_32F);
        for(int i = 0 ; i <  dim; i ++)
        {
            float sum = 0 ;
            for(int j = 0 ; j < num ; j++)
            {
                sum+=src.at<float>(j,i);
            }
            output.at<float>(0,i) = sum/num;
        }

        return output;
    }

    cv::Mat elementwiseMinus(const cv::Mat &A,const cv::Mat &B)
    {
        cv::Mat output(A.rows,A.cols,A.type());

        assert(B.cols == A.cols);
        if(B.cols == A.cols)
        {
            for(int i = 0 ; i <  A.rows; i ++)
            {
                for(int j = 0 ; j < B.cols; j++)
                {
                    output.at<float>(i,j) = A.at<float>(i,j) - B.at<float>(0,j);
                }
            }
        }
        return output;
    }


    cv::Mat varAxis0(const cv::Mat &src)
    {
	cv::Mat temp_ = elementwiseMinus(src,meanAxis0(src));
        cv::multiply(temp_ ,temp_ ,temp_ );
        return meanAxis0(temp_);

    }



    int MatrixRank(cv::Mat M)
    {
	cv::Mat w, u, vt;
	cv::SVD::compute(M, w, u, vt);
	cv::Mat1b nonZeroSingularValues = w > 0.0001;
        int rank = countNonZero(nonZeroSingularValues);
        return rank;

    }

//    References
//    ----------
//    .. [1] "Least-squares estimation of transformation parameters between two
//    point patterns", Shinji Umeyama, PAMI 1991, DOI: 10.1109/34.88573
//
//    """
//
//    Anthor:Jack Yu
    cv::Mat similarTransform(cv::Mat src,cv::Mat dst) {
        int num = src.rows;
        int dim = src.cols;
        cv::Mat src_mean = meanAxis0(src);
        cv::Mat dst_mean = meanAxis0(dst);
        cv::Mat src_demean = elementwiseMinus(src, src_mean);
        cv::Mat dst_demean = elementwiseMinus(dst, dst_mean);
        cv::Mat A = (dst_demean.t() * src_demean) / static_cast<float>(num);
        cv::Mat d(dim, 1, CV_32F);
        d.setTo(1.0f);
        if (cv::determinant(A) < 0) {
            d.at<float>(dim - 1, 0) = -1;

        }
	cv::Mat T = cv::Mat::eye(dim + 1, dim + 1, CV_32F);
        cv::Mat U, S, V;
	cv::SVD::compute(A, S,U, V);

        // the SVD function in opencv differ from scipy .


        int rank = MatrixRank(A);
        if (rank == 0) {
            assert(rank == 0);

        } else if (rank == dim - 1) {
            if (cv::determinant(U) * cv::determinant(V) > 0) {
                T.rowRange(0, dim).colRange(0, dim) = U * V;
            } else {
//            s = d[dim - 1]
//            d[dim - 1] = -1
//            T[:dim, :dim] = np.dot(U, np.dot(np.diag(d), V))
//            d[dim - 1] = s
                int s = d.at<float>(dim - 1, 0) = -1;
                d.at<float>(dim - 1, 0) = -1;

                T.rowRange(0, dim).colRange(0, dim) = U * V;
                cv::Mat diag_ = cv::Mat::diag(d);
                cv::Mat twp = diag_*V; //np.dot(np.diag(d), V.T)
		cv::Mat B = cv::Mat::zeros(3, 3, CV_8UC1);
		cv::Mat C = B.diag(0);
                T.rowRange(0, dim).colRange(0, dim) = U* twp;
                d.at<float>(dim - 1, 0) = s;
            }
        }
        else{
            cv::Mat diag_ = cv::Mat::diag(d);
            cv::Mat twp = diag_*V.t(); //np.dot(np.diag(d), V.T)
            cv::Mat res = U* twp; // U
            T.rowRange(0, dim).colRange(0, dim) = -U.t()* twp;
        }
        cv::Mat var_ = varAxis0(src_demean);
        float val = cv::sum(var_).val[0];
        cv::Mat res;
        cv::multiply(d,S,res);
        float scale =  1.0/val*cv::sum(res).val[0];
        T.rowRange(0, dim).colRange(0, dim) = - T.rowRange(0, dim).colRange(0, dim).t();
        cv::Mat  temp1 = T.rowRange(0, dim).colRange(0, dim); // T[:dim, :dim]
        cv::Mat  temp2 = src_mean.t(); //src_mean.T
        cv::Mat  temp3 = temp1*temp2; // np.dot(T[:dim, :dim], src_mean.T)
        cv::Mat temp4 = scale*temp3;
        T.rowRange(0, dim).colRange(dim, dim+1)=  -(temp4 - dst_mean.t()) ;
        T.rowRange(0, dim).colRange(0, dim) *= scale;
        return T;
    }
}

使用说明：

float default[5][2] = {  
            {30.2946f+8.0f, 51.6963f},
            {65.5318f+8.0f, 51.5014f},
            {48.0252f+8.0f, 71.7366f},
            {33.5493f+8.0f, 92.3655f},
            {62.7299f+8.0f, 92.2041f}
        };  // +8.0f for 112*112
float detect[5][2] = {  
            {30.2946f, 51.6963f},
            {65.5318f, 51.5014f},
            {48.0252f, 71.7366f},
            {33.5493f, 92.3655f},
            {62.7299f, 92.2041f}
        };  // 
cv::Mat src(5,2,CV_32FC1, default); 
memcpy(src.data, default, 2 * 5 * sizeof(float));
cv::Mat dst(5,2,CV_32FC1, detect);
memcpy(dst.data, detect, 2 * 5 * sizeof(float));

cv::Mat M = FacePreprocess::similarTransform(dst, src);  // skimage.transform.SimilarityTransform
cv::Mat warpImg;
//cv::warpAffine(input, warpImg, M, cv::Size(112, 112));
cv::warpPerspective(inpu, croppedMat, M, cv::Size(112, 112));

原文链接：https://blog.csdn/u011956147/article/details/90294249

本文标签： skimageSimilarityTransform