概述
scipy
scipy包包含致力于科学计算中常见问题的各个工具箱。它的不同子模块相应于不同的应用。像插值，积分，优化，图像处理，，特殊函数等等。
scipy可以与其它标准科学计算程序库进行比较，比如GSL(GNU C或C++科学计算库)，或者Matlab工具箱。scipy是Python中科学计算程序的核心包;它用于有效地计算numpy矩阵，来让numpy和scipy协同工作。
在实现一个程序之前，值得检查下所需的数据处理方式是否已经在scipy中存在了。作为非专业程序员，科学家总是喜欢重新发明造轮子，导致了充满漏洞的，未经优化的，很难分享和维护的代码。相反，Scipy程序经过优化和测试，因此应该尽可能使用。
scipy由一些特定功能的子模块组成，它们全依赖numpy,但是每个之间基本独立。
举个Debian系的Linux中安装的例子（虽然我在windows上用--）：
import numpy as np from scipy import stats # 其它子模块相同
主scipy命名空间大多包含真正的numpy函数(尝试 scipy.cos 就是 np.cos)。这些仅仅是由于历史原因，通常没有理由在你的代码中使用import scipy。
其中
代码如下.
#coding=utf-8
import cv2
import scipy as sp
img1 = cv2.imread('x1.jpg',0) # queryImage
img2 = cv2.imread('x2.jpg',0) # trainImage
# Initiate SIFT detector
sift = cv2.SIFT()
# find the keypoints and descriptors with SIFT
kp1,des1 = sift.detectAndCompute(img1,None)
kp2,des2 = sift.detectAndCompute(img2,None)
# FLANN parameters
FLANN_INDEX_KDTREE = 0
index_params = dict(algorithm = FLANN_INDEX_KDTREE,trees = 5)
search_params = dict(checks=50) # or pass empty dictionary
flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params,search_params)
matches = flann.knnMatch(des1,des2,k=2)
print 'matches...',len(matches)
# Apply ratio test
good = []
for m,n in matches:
if m.distance < 0.75*n.distance:
good.append(m)
print 'good',len(good)
# #####################################
# visualization
h1,w1 = img1.shape[:2]
h2,w2 = img2.shape[:2]
view = sp.zeros((max(h1,h2),w1 + w2,3),sp.uint8)
view[:h1,:w1,0] = img1
view[:h2,w1:,0] = img2
view[:,:,1] = view[:,0]
view[:,2] = view[:,0]
for m in good:
# draw the keypoints
# print m.queryIdx,m.trainIdx,m.distance
color = tuple([sp.random.randint(0,255) for _ in xrange(3)])
#print 'kp1,kp2',kp1,kp2
cv2.line(view,(int(kp1[m.queryIdx].pt[0]),int(kp1[m.queryIdx].pt[1])),(int(kp2[m.trainIdx].pt[0] + w1),int(kp2[m.trainIdx].pt[1])),color)
cv2.imshow("view",view)
cv2.waitKey()
总结
以上是编程之家为你收集整理的Python中利用Scipy包的SIFT方法进行图片识别的实例教程全部内容，希望文章能够帮你解决Python中利用Scipy包的SIFT方法进行图片识别的实例教程所遇到的程序开发问题。
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