Python/OpenCVで特徴点マッチングして、DBSCANでクラスタリングしたらサイコロの目の合計とか出せないかと思ったやつ。失敗。

dice-count.py

import os

import cv2
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import DBSCAN


images = [cv2.imread('dataset/samples/' + x) for x in os.listdir('dataset/samples') if x.endswith('.jpg')]  # サイコロの特定の面の教師画像
original = cv2.imread('dataset/random/0.jpg')  # ランダムにサイコロを転がした画像

for i, img in enumerate(images):
    cv2.imshow(str(i), img)
    cv2.waitKey(1)
cv2.waitKey(1)

akaze = cv2.AKAZE_create()

poses = []
kps = []

for img in images:
    kp1, des1 = akaze.detectAndCompute(original, None)
    kp2, des2 = akaze.detectAndCompute(img, None)

    if des1 is not None and des2 is not None:
        bf = cv2.BFMatcher()
        matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2)

        for m, n in matches:
            if m.distance < n.distance * 0.9:
                poses.append(kp1[m.queryIdx].pt)
                kps.append(kp1[m.queryIdx])

# 確認用に描画
kps_image = cv2.drawKeypoints(original, kps, None, flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)
cv2.imshow('original', original)
cv2.imshow('kps_image', kps_image)

# マッチした特徴点をクラスタリングする
db = DBSCAN(eps=50, min_samples=20).fit(poses)

# クラスタリングの結果をプロット
poses = numpy.array(poses)
plt.scatter(poses[:,0], poses[:,1], c=db.labels_)
ax = plt.gca()
ax.set_ylim(ax.get_ylim()[::-1])
plt.show()