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python實現(xiàn)識別相似圖片小結(jié)

 更新時間:2016年02月22日 08:53:47   投稿:hebedich  
本文給大家分享的是使用Python實現(xiàn)圖片相似度識別的總結(jié),代碼實用pil模塊比較兩個圖片的相似度,根據(jù)實際實用,代碼雖短但效果不錯,還是非??孔V的。

文章簡介

在網(wǎng)上看到python做圖像識別的相關(guān)文章后,真心感覺python的功能實在太強大,因此將這些文章總結(jié)一下,建立一下自己的知識體系。
當(dāng)然了,圖像識別這個話題作為計算機科學(xué)的一個分支,不可能就在本文簡單幾句就說清,所以本文只作基本算法的科普向。

如有錯誤,請多包涵和多多指教。

參考的文章和圖片來源會在底部一一列出。

以及本篇文章所用的代碼都會在底下給出github地址。

安裝相關(guān)庫

python用作圖像處理的相關(guān)庫主要有openCV(C++編寫,提供了python語言的接口),PIL,但由于PIL很早就停了,所以不支持python3.x,所以建議使用基于PIL的pillow,本文也是在python3.4和pillow的環(huán)境下進行實驗。

pillow下載地址
PIL的下載地址
openCV的官網(wǎng)

至于opencv,在做人臉識別的時候會用到,但本文不會涉及到,在本專欄的后續(xù)中會談及openCV的人臉識別和基于此的python圖片爬蟲,有興趣的朋友可以關(guān)注本專欄。

相關(guān)背景

要識別兩張相似圖像,我們從感性上來談是怎么樣的一個過程?首先我們會區(qū)分這兩張相片的類型,例如是風(fēng)景照,還是人物照。風(fēng)景照中,是沙漠還是海洋,人物照中,兩個人是不是都是國字臉,還是瓜子臉(還是倒瓜子臉……哈哈……)。

那么從機器的角度來說也是這樣的,先識別圖像的特征,然后再相比。

很顯然,在沒有經(jīng)過訓(xùn)練的計算機(即建立模型),那么計算機很難區(qū)分什么是海洋,什么是沙漠。但是計算機很容易識別到圖像的像素值。

因此,在圖像識別中,顏色特征是最為常用的。(其余常用的特征還有紋理特征、形狀特征和空間關(guān)系特征等)

其中又分為

  1. 直方圖
  2. 顏色集
  3. 顏色矩
  4. 聚合向量
  5. 相關(guān)圖

直方圖計算法

這里先用直方圖進行簡單講述。

先借用一下戀花蝶的圖片,


從肉眼來看,這兩張圖片大概也有八成是相似的了。

在python中可以依靠Image對象的histogram()方法獲取其直方圖數(shù)據(jù),但這個方法返回的結(jié)果是一個列表,如果想得到下圖可視化數(shù)據(jù),需要另外使用 matplotlib,這里因為主要介紹算法思路,matplotlib的使用這里不做介紹。

是的,我們可以明顯的發(fā)現(xiàn),兩張圖片的直方圖是近似重合的。所以利用直方圖判斷兩張圖片的是否相似的方法就是,計算其直方圖的重合程度即可。

計算方法如下:

其中g(shù)i和si是分別指兩條曲線的第i個點。

最后計算得出的結(jié)果就是就是其相似程度。

不過,這種方法有一個明顯的弱點,就是他是按照顏色的全局分布來看的,無法描述顏色的局部分布和色彩所處的位置。

也就是假如一張圖片以藍色為主,內(nèi)容是一片藍天,而另外一張圖片也是藍色為主,但是內(nèi)容卻是妹子穿了藍色裙子,那么這個算法也很可能認(rèn)為這兩張圖片的相似的。

緩解這個弱點有一個方法就是利用Image的crop方法把圖片等分,然后再分別計算其相似度,最后綜合考慮。

圖像指紋與漢明距離

在介紹下面其他判別相似度的方法前,先補充一些概念。第一個就是圖像指紋

圖像指紋和人的指紋一樣,是身份的象征,而圖像指紋簡單點來講,就是將圖像按照一定的哈希算法,經(jīng)過運算后得出的一組二進制數(shù)字。

說到這里,就可以順帶引出漢明距離的概念了。

假如一組二進制數(shù)據(jù)為101,另外一組為111,那么顯然把第一組的第二位數(shù)據(jù)0改成1就可以變成第二組數(shù)據(jù)111,所以兩組數(shù)據(jù)的漢明距離就為1

簡單點說,漢明距離就是一組二進制數(shù)據(jù)變成另一組數(shù)據(jù)所需的步驟數(shù),顯然,這個數(shù)值可以衡量兩張圖片的差異,漢明距離越小,則代表相似度越高。漢明距離為0,即代表兩張圖片完全一樣。

如何計算得到漢明距離,情況下面三種哈希算法

平均哈希法(aHash)

此算法是基于比較灰度圖每個像素與平均值來實現(xiàn)的

一般步驟

1.縮放圖片,可利用Image對象的resize(size)改變,一般大小為8*8,64個像素值。
2.轉(zhuǎn)化為灰度圖
轉(zhuǎn)灰度圖的算法。
1.浮點算法:Gray=Rx0.3+Gx0.59+Bx0.11
2.整數(shù)方法:Gray=(Rx30+Gx59+Bx11)/100
3.移位方法:Gray =(Rx76+Gx151+Bx28)>>8;
4.平均值法:Gray=(R+G+B)/3;
5.僅取綠色:Gray=G;

在python中,可用Image的對象的方法convert('L')直接轉(zhuǎn)換為灰度圖

3.計算平均值:計算進行灰度處理后圖片的所有像素點的平均值。
4.比較像素灰度值:遍歷灰度圖片每一個像素,如果大于平均值記錄為1,否則為0.
5.得到信息指紋:組合64個bit位,順序隨意保持一致性。
最后比對兩張圖片的指紋,獲得漢明距離即可。

感知哈希算法(pHash)

平均哈希算法過于嚴(yán)格,不夠精確,更適合搜索縮略圖,為了獲得更精確的結(jié)果可以選擇感知哈希算法,它采用的是DCT(離散余弦變換)來降低頻率的方法

一般步驟:

  1. 縮小圖片:32 * 32是一個較好的大小,這樣方便DCT計算
  2. 轉(zhuǎn)化為灰度圖:把縮放后的圖片轉(zhuǎn)化為256階的灰度圖。(具體算法見平均哈希算法步驟)
  3. 計算DCT:DCT把圖片分離成分率的集合
  4. 縮小DCT:DCT是32 * 32,保留左上角的8 * 8,這些代表的圖片的最低頻率
  5. 計算平均值:計算縮小DCT后的所有像素點的平均值。
  6. 進一步減小DCT:大于平均值記錄為1,反之記錄為0.
  7. 得到信息指紋:組合64個信息位,順序隨意保持一致性。

最后比對兩張圖片的指紋,獲得漢明距離即可。

這里給出別人的DCT的介紹和計算方法(離散余弦變換的方法)

相比pHash,dHash的速度要快的多,相比aHash,dHash在效率幾乎相同的情況下的效果要更好,它是基于漸變實現(xiàn)的。

步驟:

  1. 縮小圖片:收縮到9*8的大小,一遍它有72的像素點
  2. 轉(zhuǎn)化為灰度圖:把縮放后的圖片轉(zhuǎn)化為256階的灰度圖。(具體算法見平均哈希算法步驟)
  3. 計算差異值:dHash算法工作在相鄰像素之間,這樣每行9個像素之間產(chǎn)生了8個不同的差異,一共8行,則產(chǎn)生了64個差異值
  4. 獲得指紋:如果左邊的像素比右邊的更亮,則記錄為1,否則為0.

最后比對兩張圖片的指紋,獲得漢明距離即可。

總結(jié)

這幾種算法是識別相似圖像的基礎(chǔ),顯然,有時兩圖中的人相似比整體的顏色相似更重要,所以我們有時需要進行人臉識別,
然后在臉部區(qū)進行局部哈希,或者進行其他的預(yù)處理再進行哈希,這里涉及其他知識本文不作介紹。

下一次將講述利用opencv和以訓(xùn)練好的模型來進行人臉識別。

本文算法的實現(xiàn)在下面,點一下下面的連接就好

github倉庫

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