Buscar un objeto dentro de una escena

Opencv no solo trabaja con el archivo de entrenamiento, si no que también lo hace con dos imágenes.
El ejemplo que traigo ahora es el reconocimiento de un objeto dentro de una escena, es decir presentamos dos imágenes, la primera del objeto a reconocer y la segunda de la escena.


El siguiente algoritmo reconoce patrones mas destacados de la primera imagen y realiza una busqueda dentro de la segunda para reconocerlo dentro de esta.

#!/usr/bin/env python
from sys import argv, stderr
from ctypes import *
from cv import *
import cv
from numpy import *

image = None

def compareSURFDescriptors(d1, d2, best, length):
    total_cost = 0
    length = len(d1)
    assert( length % 4 == 0 )
    for i in range(0, length, 4):
        t0 = d1[i] - d2[i]
        t1 = d1[i+1] - d2[i+1]
        t2 = d1[i+2] - d2[i+2]
        t3 = d1[i+3] - d2[i+3]
        total_cost += t0*t0 + t1*t1 + t2*t2 + t3*t3
        if total_cost > best:
            break
    return total_cost

def naiveNearestNeighbor(vec, laplacian, model_keypoints, model_descriptors):
    length = len(model_keypoints)
    neighbor = -1
    dist1 = 1e6
    dist2 = 1e6

    for i in range(len(model_descriptors)):
        if  laplacian != model_keypoints[i][1]:
            continue
        d = compareSURFDescriptors(vec, model_descriptors[i], dist2, length)
        if d = 0:
            ptpairs.append((i,nn))
    
    return ptpairs

def locatePlanarObject(objectKeypoints, objectDescriptors, imageKeypoints, imageDescriptors, src_corners, dst_corners):
    ptpairs = findPairs(objectKeypoints, objectDescriptors, imageKeypoints, imageDescriptors)
    n = len(ptpairs)
    if n  ]\n" \
            % (object_filename, scene_filename))
        exit(-1)
    
    object_color = cv.CreateImage(cv.GetSize(object), 8, 3)
    resutl_color = cv.CreateImage(cv.GetSize(image), 8, 3)
    cv.CvtColor( object, object_color, cv.CV_GRAY2BGR )
    cv.CvtColor( image, resutl_color, cv.CV_GRAY2BGR )
    imageKeypoints = None
    imageDescriptors = None
    params = (1, 2000, 3, 2)

    tt = float(cv.GetTickCount())
    objectKeypoints, objectDescriptors = cv.ExtractSURF( object, None, storage, params )
    imageKeypoints, imageDescriptors = cv.ExtractSURF( image, None, storage, params )
    tt = float(cv.GetTickCount()) - tt
    src_corners = ((0,0), (object.width,0), (object.width, object.height), (0, object.height))
    dst_corners = []
    correspond = cv.CreateImage((image.width, object.height+image.height), 8, 1 )
    cv.SetImageROI( correspond, ( 0, 0, object.width, object.height ) )
    cv.Copy( object, correspond )
    cv.SetImageROI( correspond,( 0, object.height, correspond.width, correspond.height ) )
    cv.Copy( image, correspond )
    cv.ResetImageROI( correspond )
    if locatePlanarObject( objectKeypoints, objectDescriptors, imageKeypoints, imageDescriptors, src_corners, dst_corners ):
        print dst_corners, "corners"
	for i in range(4):
            r1 = dst_corners[i%4]
            r2 = dst_corners[(i+1)%4]
	    print r1,"  ",r2
            cv.Line( correspond,(r1[0], r1[1]+object.height ),(r2[0], r2[1]+object.height ), colors[0] )
	    cv.Line( resutl_color,(r1[0], r1[1] ),(r2[0], r2[1] ), colors[0] )

    ptpairs = findPairs(objectKeypoints, objectDescriptors, imageKeypoints, imageDescriptors)
    for i in range(len(ptpairs)):
	r1 = objectKeypoints[ptpairs[i][0]]
	r2 = imageKeypoints[ptpairs[i][1]]
        cv.Line( correspond, (cv.Round(r1[0][0]),cv.Round(r1[0][1])), (cv.Round(r2[0][0]), cv.Round(r2[0][1]+object.height)), colors[1] )

    cv.ShowImage( "Object Correspond", correspond )
    for ((x, y), laplacian, size, dir, hessian) in objectKeypoints:

            center = (cv.Round(x),cv.Round(y))
            radius = cv.Round(size*1.2/9.*2)
            cv.Circle( object_color, center, radius, colors[0], 1, 8, 0 )

    cv.ShowImage( "Object", object_color )
    cv.ShowImage( "Colores", resutl_color )

    cv.WaitKey(0)

Como vemos en la imagen reconoce a la caja dentro de la escena, aun cuando el objeto a reconocer dentro de la escena este parcialmente cubierta.

El ejemplo original esta dentro de opencv/samples/c/find_obj.cpp, lo que yo hice fue optimizarle para python }:)

saludos