谷歌百度以图搜图如何实现？教你打造属于自己的相似图片搜索引擎

相似图片

前情回顾：

图片颜色直方图

前期文章，我们分享了图片的3D颜色直方图，利用颜色直方图是反映图片的像素的分布状态，当然不同的图片，其颜色直方图肯定有所不同，利用不同图片的颜色直方图的对比值，便可以很容易找到2张相似的图片。

图片的3D颜色直方图：

既然要使用图片的颜色直方图来进行相似图片的对比，首先需要对图片进行直方图的数据收集与保持

import pickle
import cv2
import os

class RGBHistogram:
  def __init__(self, bins):
    self.bins = bins

  def describe(self, image):
    hist = cv2.calcHist([image], [0, 1, 2],None, self.bins, [0, 256, 0, 256, 0, 256])
    hist = cv2.normalize(hist,hist)
    return hist.flatten()

代码截图

首先我们建立一个计算图片 RGB空间的3D颜色直方图函数，利用此函数来进行图片直方图的计算工作

我们依然使用cv2.calcHist函数来进行图片直方图的计算，关于此函数的具体参数定义，可以参考往期文章，这里我们一般搜索的图片为彩色图片，所以计算图片的RGB空间直方图

然后使用cv2.normalize opencv 图片归一化函数(归一化数据。该函数分为范围归一化与数据值归一化)，通俗地讲就是将矩阵的值通过某种方式变到某一个区间内，这样可以有效的节约计算机空间来计算

Cv.normalize(InputArry src,InputOutputArray dst,double alpha=1,
             double beta=0,int norm_type=NORM_L2,int dtype=-1,InputArray mark=noArry())

1. · src 输入数组；
2. · dst 输出数组，数组的大小和原数组一致；
3. · alpha 1,用来规范值，2.规范范围，并且是下限；
4. · beta 只用来规范范围并且是上限；//为0时则为值归一化，否则为范围归一化
5. · norm_type 归一化选择的数学公式类型；
6. · dtype 当为负，输出在大小深度通道数都等于输入，当为正，输出只在深度与输入不同，不同的地方由dtype决定；
7. · mark 掩码。选择感兴趣区域，选定后只能对该区域进行操作。

然后返回flatten数组形式的3D图片直方图

收集图片直方图数据：

建立好了图片直方图函数，便可以收集我们的图片直方图的数据，这里跟我们首先需要神经网络类似，需要有前期的"预训练模型"

index = {}
desc = RGBHistogram([8, 8, 8])
list_images = []
for root, dirs, files in os.walk("images"):
  for file in files:
    list_images.append(os.path.join(root, file))

for imagePath in list_images:
  k = imagePath[imagePath.rfind("/") + 1:]
  image = cv2.imread(imagePath)
  features = desc.describe(image)
  index[k] = features

with open("index.cpickle", "wb") as f:
  f.write(pickle.dumps(index))

index{} 字典用来保存图片的路径与图片直方图数据

for root, dirs, files in os.walk，首先使用os.walk 函数遍历整个图片的文件夹来获取图片的相对路径地址

我们按照imagePath[imagePath.rfind("/") + 1:]图片的路径作为key , 图片的features = desc.describe(image)直方图数据作为value组成一个index字典用来保存图片的数据

待获取了图片的字典数据后，我们使用f.write(pickle.dumps(index))

保存图片的直方图数据，以便后期进行搜索使用，当然这部分数据可以保存到自己的服务器上，当用户搜索相识图片时，前端获取用户的图片数据，服务器进行相识图片检索，然后返回前端检索到的图片数据进行图片的展示。

代码截图

以上我们搜集了图片的直方图数据，并保存了数据，这点跟我们前期讲解的神经网络的预训练模型类似，下一步当然是进行"神经网络的预测"进行图片的检测

相关图片的搜索：

想要进行图片的相识图片搜索工作，首先保证前面几个步骤已经完成，且保存了自己的数据，接下来当然是接受用户的输入图片，进行图片的相识性搜索

import numpy as np
import os
import pickle
import cv2

class RGBHistogram:
  def __init__(self, bins):
    self.bins = bins
  def describe(self, image):
    hist = cv2.calcHist([image], [0, 1, 2],
    None, self.bins, [0, 256, 0, 256, 0, 256])
    hist = cv2.normalize(hist,hist)
    return hist.flatten()

首先我们建立图片直方图的函数，这里这个函数主要是把用户传递过来的图片进行图片直方图的操作，函数的具体含义参考以上文章内部

代码截图

然后我们新建一个搜索函数，主要处理输入直方图与数据库直方图的对比

class Searcher:
  def __init__(self, index):
    self.index = index
  def search(self, queryFeatures):
    results = {}
    for (k, features) in self.index.items():
      d = self.chi2_distance(features, queryFeatures)
      results[k] = d
      results = sorted([(v, k) for (k, v) in results.items()])
      return results

  def chi2_distance(self, histA, histB, eps = 1e-10):
    d = 0.5 * np.sum([((a - b) ** 2) / (a + b + eps)
      for (a, b) in zip(histA, histB)])
    return d

首先我们加载index数据库，这里保存了图片的直方图数据

然后遍历所有index的数据for (k, features) in self.index.items():计算每个数据库中的图片直方图与输入图片直方图的卡方距离

卡方距离

卡方距离越小，说明2张图片越相似

利用sorted 函数sorted([(v, k) for (k, v) in results.items()])

对图片卡方距离进行排序，以便最小的距离值排列在最前面

代码截图

初始化数据

queryImage = cv2.imread("queries/11.png")
cv2.imshow("Query", queryImage)
desc = RGBHistogram([8, 8, 8])
queryFeatures = desc.describe(queryImage)
index = pickle.loads(open("index.cpickle", "rb").read())
searcher = Searcher(index)
results = searcher.search(queryFeatures)
montageA = np.zeros((166 * 3, 400, 3), dtype="uint8")
montageB = np.zeros((166 * 3, 400, 3), dtype="uint8")

首先接受用户传递的图片

desc = RGBHistogram([8, 8, 8])

queryFeatures = desc.describe(queryImage)

使用以上函数计算用户图片的颜色直方图

index = pickle.loads(open("index.cpickle", "rb").read())

searcher = Searcher(index)

初始化颜色直方图搜索引擎数据，主要是打开服务器上的图片直方图数据进行图片的搜索

results = searcher.search(queryFeatures)

进行图片的相似性检索

tageA = np.zeros((166 * 3, 400, 3), dtype="uint8")

tageB = np.zeros((166 * 3, 400, 3), dtype="uint8")

初始化2个标签，用来展示我们搜索到的相似图片，这里我们方便查看设置了6张图片的展示

每个图片resize 到400*166

当然你完全可以只展示一张最相似的图片

代码截图

我们检索了所有数据库中的图片，结果已经存放在results数组中，由于我们sorted了数组，所以最小值的前六个数组当然在数组最前面，我们只需要提取前6个数据即可

for j in range(0, 6):	
	(score, imageName) = results[j]
	path = os.path.join(imageName)
	result = cv2.imread(path)
	if j < 3:
		tageA[j * 166:(j + 1) * 166, :] = result
	else:
		tageB[(j - 3) * 166:((j - 3) + 1) * 166, :] = result
cv2.imshow("Results 1-3	", tageA)
cv2.imshow("Results 4-6	", tageB)														
cv2.waitKey(0)	

遍历前6个数据，获取图片保存的路径地址与每个图片相似度的置信度

把前3个图片数据保存到tageA中，后3个图片数据保存到tageB中，最后便可以成功展示我们检索到的6张相似图片

代码截图

这里程序成功的找到了相似图片，小编这里复制了3张图片，程序能够完美找到图片

相似图片

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参考头条号：人工智能研究所
v号：启示AI科技
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