PythonでKeyPointの保存

以前特徴点のマッチングを利用した画像分類を記事にしましたが、特徴点(KeyPoint)はC++で実装されているためかそのままPickleやjoblibで保存することはできません。下記のようにKeyPointオブジェクトから値を取り出しPythonのオブジェクト(ここでは辞書)として扱えるようにする必要があります。

dumpの作成

joblibが好きなのでjoblib使っていますが、pickleでも同じようにできるはずです。

def _dump(keypoints):
   return [
       {"pt": p.pt,
        "size": p.size,
        "angle": p.angle,
        "response": p.response,
        "octave": p.octave,
        "class_id": p.class_id
       } for p in keypoints
   ]

def make_dump(dump_data, dump_path, compress=3):
   (kp, des) = dump_data
   kp_dump = _dump(kp)
   dump_data = (kp_dump, des)
   joblib.dump(dump_data, dump_path, compress=compress)

作成したdumpの読み込み

def _load(objs):
   return [
       cv2.KeyPoint(x=p["pt"][0],
                    y=p["pt"][1],
                    _size=p["size"],
                    _angle=p["angle"],
                    _response=p["response"],
                    _octave=p["octave"],
                    _class_id=p["class_id"]
                   ) for p in objs]

def read_dump(dump_path):
   (kp_dump, des) = joblib.load(dump_path)
   kp = _load(kp_dump)
   return (kp, des)

OpenCVはC++のほうがAPIが充実していたり高速だったりするので、C++が書ける人は必要な処理だけC++で書いてツール化してあげると良いかもしれません。