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  • OpenCV实现图片搜索引擎

    千次阅读 2018-06-23 14:29:45
    OpenCV(Open Source Computer Vision Library)的计算效率很高且能够完成实时任务。OpenCV库由优化的C/C++代码编写而成,能够充分...0.Python+OpenCV实现图像搜索引擎之前看到谷歌和百度出了图像搜索引擎,查阅了相...

    OpenCV(Open Source Computer Vision Library)的计算效率很高且能够完成实时任务。OpenCV库由优化的C/C++代码编写而成,能够充分发挥多核处理和硬件加速的优势。OpenCV有大量技术社区和超过900万的下载量,它的使用范围极为广泛,如人机互动、资源检查、拼接地图等。

    0.Python+OpenCV实现图像搜索引擎

    之前看到谷歌和百度出了图像搜索引擎,查阅了相关资料深入了解了图像搜索引擎的算法原理。一部分参考了用Python和OpenCV创建一个图片搜索引擎的完整指南。决定自己实现一个简单的图像搜索引擎,也可以让自己更快地查找mac中的图片。为什么使用OpenCV+Python实现图像搜索引擎呢?

    • 首先,OpenCV是一个开源的计算机视觉处理库,在计算机视觉图像处理模式识别中有广泛的应用。接口安全易用,而且跨平台做的相当不错,是一个不可多得的计算机图像及视觉处理库。

    • 其次,Python的语法更加易用,贴近自然语言,极为灵活。虽然计算效率并不高,但快速开发上它远胜于C++或其他语言,引入pysco能够优化python代码中的循环,一定程度上缩小与C/C++在计算上的差距。而且图像处理中需要大量的矩阵计算,引入numpy做矩阵运算能够降低编程的冗杂度,更多地把精力放在匹配的逻辑上,而非计算的细枝末节。

    1. 图像搜索原理

    图像搜索算法基本可以分为如下步骤:

    • 提取图像特征。如采用SIFT、指纹算法函数、哈希函数、bundling features算法等。当然如知乎中所言,也可以针对特定的图像集群采用特定的模式设计算法,从而提高匹配的精度。如已知所有图像的中间部分在颜色空间或构图上有显著的区别,就可以加强对中间部分的分析,从而更加高效地提取图像特征。

    • 图像特征的存储。一般将图像特征量化为数据存放于索引表中,并存储在外部存储介质中,搜索图片时仅搜索索引表中的图像特征,按匹配程度从高到低查找类似图像。对于图像尺寸分辩率不同的情况可以采用降低采样或归一化方法

    • 相似度匹配。如存储的是特征向量,则比较特征向量之间的加权后的平方距离。如存储的是散列码,则比较Hamming距离。初筛后,还可以进一步筛选最佳图像集。

    2. 图片搜索引擎算法及框架设计

    基本步骤

    • 采用颜色空间特征提取器和构图空间特征提取器提取图像特征
    • 图像索引表构建驱动程序生成待搜索图像库的图像特征索引表
    • 图像搜索引擎驱动程序执行搜索命令,生成原图图像特征并传入图片搜索匹配器。
    • 图片搜索匹配内核执行搜索匹配任务。返回前limit个最佳匹配图像
    • (具体代码来自如下网址:https://blog.csdn.net/coderhuhy/article/details/46575667)
    • 以上内容均转自上述网址
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  • 相似图片搜索算法介绍

    千次阅读 2017-08-22 09:26:55
    相似图片搜索算法介绍

    前言

    之前对图片聚类有一丢丢的研究,最近发现,使用一些相似图片搜索算法也可以实现图片聚类的目标:将同类别或差不多的图片聚在一起。所以整理出相似图片搜索算法介绍这篇文章,主要介绍AutoEncoder、based CNN、Hash等算法,细分又包括:AutoEncoder、Siamese Network、2-channel、Central-surround two-stream network、aHash、pHash、dHash等算法。

    AutoEncoder

    AE作为一种无监督算法,通过encode和decode两个过程实现,当encode和decode过程均为一层时,AE很类似PCA;多层时,又有些类似神经网络。

    如上图所示,code左侧的为encode层,右侧为decode层,目的是使得输入的x和输出的x_head越接近越好,所以在误差反向传播时需要优化x和x_head的差异值。通过encode和decode两个过程,AE可以提取图片特征,不断的训练之后就可以通过得到的特征参数对相似图片进行搜索。AutoEncoder详细介绍点击这里
    我的一篇文章实现了AutoEncoder对MNIST数据集的特征提取;另一篇文章实现了AutoEncoder对相似图片的搜索。

    Based CNN

    这个板块中的算法来自这篇论文,主要介绍了Siamese Network、2-channel、Central-surround two-stream network、SSP几种算法,并对比他们之间的联系和区别。

    Siamese Network

    这个算法最初用于手写签字的识别,之后又应用在相似图片的处理上面,如下图所示,patch1和patch2为输入图片,两张图片分别经过卷积层(包括卷积、ReLU、最大池化等过程),得到两个特征向量,接着进入黄色的全连接层,最后输出两个图片的相似度。在Siamese Network算法中,两个patch在卷积层中的权值共享。
    论文中有对Siamese Network算法进行改进,变为Pseudo-siamese算法,这个算法与Siamese Network的区别为:卷积层中的权值不共享,在下图中间部分可以看到。

    2-channel

    channel这个词最先是在图片灰度上面提到的,像MNIST数据集,图片都是黑白的,channel为1,彩色图片channel为3,分为R、G、B三个channel,顾名思义,这个算法就是由两个channel组成,这两个channel就是要比较的两张图片,如下图所示,与上面Siamese Network算法的不同之处在于,这个算法合并了上面的两个卷积层,使两张图片编程一张,举个例子,有两张(1,32,32)的黑白图片,放在这个算法中,就相当于是对卷积层输入一个(2,32,32)的图片,然后在经过一层全连接,输出一个值,这个输出的值就表示两张图片的差异。

    Central-surround two-stream network

    这个算法在2-channel的基础上进行了改进,对比上下两张图,如果不考虑右侧蓝色块,仅考虑左侧的结构,和2-channel是一样的,这个算法的改进之处在于:
    首先,左侧输入的图片不再是原图,而是经过了处理,如图所示,经过了下采样,使得图像变小,Paper中介绍的原图patch大小为64*64,那么在左侧的输入为32*32。其次,右侧的输入图片为原始图片的中心部分,大小也是32*32,这样一来,左右两侧的输入图片大小相等。

    SSP

    我们平时的输入图片多为32*32、64*64、128*128这种,图片的长和宽都是确定的,如果原始图片的长和宽不确定,我们使用前需要进行预处理,这样就影响了图片的精度,SSP算法就是为了解决这个问题。

    Hash Method

    Hash算法作为大多图片搜索引擎的核心算法,其准确率和效率均很高,本板块将介绍Hash的三种核心算法:aHash、pHash、dHash。

    aHash

    此算法是基于比较灰度图每个像素与平均值来实现的。
    步骤:
    1.缩放图片:为了保留结构去掉细节,去除大小、横纵比的差异,把图片统一缩放到8*8,共64个像素的图片。
    2.转化为灰度图:把缩放后的图片转化为256阶的灰度图。
    3.计算平均值: 计算进行灰度处理后图片的所有像素点的平均值。
    4.比较像素灰度值:遍历灰度图片每一个像素,如果大于平均值记录为1,否则为0.
    5.得到信息指纹:组合64个bit位,顺序随意保持一致性即可。
    6.对比指纹:计算两幅图片的指纹,计算汉明距离(从一个指纹到另一个指纹需要变几次),汉明距离越大则说明图片越不一致,反之,汉明距离越小则说明图片越相似,当距离为0时,说明完全相同。(通常认为距离>10 就是两张完全不同的图片)

    pHash

    平均哈希算法过于严格,不够精确,更适合搜索缩略图,为了获得更精确的结果可以选择感知哈希算法,它采用的是DCT(离散余弦变换)来降低频率的方法
    步骤:
    1.缩小图片:32 * 32是一个较好的大小,这样方便DCT计算
    2.转化为灰度图:把缩放后的图片转化为256阶的灰度图。(具体算法见平均哈希算法步骤)
    3.计算DCT:DCT把图片分离成分率的集合
    4.缩小DCT:DCT是32*32,保留左上角的8*8,这些代表的图片的最低频率
    5.计算平均值:计算缩小DCT后的所有像素点的平均值。
    6.进一步减小DCT:大于平均值记录为1,反之记录为0.
    7.得到信息指纹:组合64个信息位,顺序随意保持一致性即可。
    8.对比指纹:计算两幅图片的指纹,计算汉明距离(从一个指纹到另一个指纹需要变几次),汉明距离越大则说明图片越不一致,反之,汉明距离越小则说明图片越相似,当距离为0时,说明完全相同。(通常认为距离>10 就是两张完全不同的图片)

    dHash

    相比pHash,dHash的速度要快的多,相比aHash,dHash在效率几乎相同的情况下的效果要更好,它是基于渐变实现的。
    步骤:
    1.缩小图片:收缩到9*8的大小,一遍它有72的像素点
    2.转化为灰度图:把缩放后的图片转化为256阶的灰度图。(具体算法见平均哈希算法步骤)
    3.计算差异值:dHash算法工作在相邻像素之间,这样每行9个像素之间产生了8个不同的差异,一共8行,则产生了64个差异值
    4.获得指纹:如果左边的像素比右边的更亮,则记录为1,否则为0.

    参考资料

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  • 高清图片搜索引擎

    千次阅读 2017-08-01 09:13:58
    为了让你永久告别百度图片,我来总结一下高清图片搜索神站: 1.Zerospace - 高品質的 CC0 免費圖片 搜索框内写着大大的“搜索您想要的CC0图片”。那么问题来了:什么是CC0?Creative Commons,可参见台灣創用CC...
    
    

    为了让你永久告别百度图片,我来总结一下高清图片搜索神站:

    1.Zerospace - 高品質的 CC0 免費圖片


    搜索框内写着大大的“搜索您想要的CC0图片”。那么问题来了:什么是CC0?Creative Commons,可参见台灣創用CC計畫

    也就是说,这里搜索到的高清图片提供免费下载,并且可以无偿使用,是无版权商用哦!设计师们的福音啊!




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    其他Stocky 与 Unsplash ,提供大量无版权图片及少量视频和音乐。二者的区别在于Stocky 偏向于设计,Unsplash 偏向于摄影;可随意下载甚至商用。


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  • 下面的十款搜索引擎可以帮你实现,以图找图,以图搜图,以图片搜索相似的图片。   一:http://tineye.com/  Tineye是典型的以图找图搜索引擎,输入本地硬盘上的图片或者输入图片网址,即可自动帮你搜索相似...

    你想凭着一张现有图片找出它的原始图片,或者是凭着一张小的缩略图找出原始大图吗?

     

    下面的十款搜索引擎可以帮你实现,以图找图,以图搜图,以图片搜索相似的图片。

     

    一:http://tineye.com/ 

    Tineye是典型的以图找图搜索引擎,输入本地硬盘上的图片或者输入图片网址,即可自动帮你搜索相似图片,搜索准确度相对来说还比较令人满意。

     

    TinEye是加拿大Idée公司研发的相似图片搜索引擎,TinEye主要用途有:1、发现图片的来源与相关信息;2、研究追踪图片信息在互联网的传播;3、找到高分辨率版本的图片;4、找到有你照片的网页;5、看看这张图片有哪些不同版本。


    二:http://shitu.baidu.com 

    百度正式上线了其最新的搜索功能——“识图”(shitu.baidu.com)。该功能是百度基于相似图片识别技术,让用户通过上传本地图片或者输入图片的URL地址之后,百度再根据图像特征进行分析,进而从互联网中搜索出与此相似的图片资源及信息内容。但需要注意的是,用户上传本地图片时,图片的文件要小于5M,格式可为JPG、JPEG、GIF、PNG、BMP等图片文件。

     

    三:http://www.gazopa.com/ 

    GazoPa搜索图片时,不依据关键词进行检索,而是通过图片自身的某些特征(例如色彩,形状等信 息)来进行搜索。GazoPa搜索方式有四种:

     

    第一种是传统的通过关键词搜索图片,但在传统图片搜索领域GazoPa与google等搜索引擎无法竞争。

     

    第二种是创新的通过图片搜索图片,但在此领域GazoPa无法与TinEye相竞争。TinEye很容易就能搜索出与原图最接近的一些结果,而GazoPa很多时候的搜索结果则完全无法与原图匹配。

     

    第三种是通过手绘图片搜索图片,这种方式其实没太大用处。GazoPa虽然有这样那样的不足之处,但也算是一个很有独创性的搜索引擎。GazoPa目前还处在内测阶段,想要加入测试的可以在官网上留下你的邮箱地址,收到邀请后你就可以测试使用了。

     

    第四种是通过视频缩略图搜索视频,GazoPa仅凭一张视频缩略图就可找到相关视频。只要有截图,就可以找到截图的视频!

     

    四、http://similar-images.googlelabs.com/ 

    Google实验室的图片搜索:输入一个关键词后,例如“lake”,返回的页面里面点击某个图片的下面的Similar images,运用Google 类似图片搜索功能引擎,即刻为你把类似的图片全部搜索出来,展示给用户以便查看。其准确率、相似率相对比较高。

     

    五、http://www.picitup.com/ 

    Picitup是一个刚开始公测的专业图片搜索引擎,功能非常强大,并支持中文关键字的搜索,是国内图片爱好者的不错选择。Picitup主要支持关键字的搜索,但在它的特色搜索项目——名人匹配搜索(Celebritymatchup)中,你可以通过上传本地照片来进行搜索,不过结果一般让人失望。Picitup可以通过在搜索结果页选择过滤方式来筛选图片,比如可以按颜色、头像(人脸)、风景、产品四种类别来过滤搜索结果。

     

    Picitup最大特点是提供相似图片搜索,即通过关键字找到初始图片,点击初始图片下面的similar pictures按钮,即可搜索与该张图片类似的图片。其实质和Google实验室类似图片搜索是一样的。

     

    六、http://www.tiltomo.com/ 

    Tiltomo是由 Flickr 开发的一个搜索工具,主要用来维护Flickr 自己的图片数据库,其搜索算法主要是基于相似的主题风格或相似的色调和材质。

     

    七、http://cn.bing.com/ 

    Live.com允许你进行一次关键字搜索后再执行相似性的搜索。你可以为Live索引中的任意一张图片寻找相似的图片,但搜索结果看起来并不是很精确。


    八、http://www.xcavator.net 

    Xcavator 和Live.com很相似,你需要先输入一个关键字,然后在搜索结果中挑选一张图片,在根据这张图片的特点来进行搜索。

     

    九、http://www.incogna.com

    Incogna的搜索速度非常快,主要是基于色彩和形状上的相似性。

     

    十、http://www.terragalleria.com

    Terragalleria主要基于视觉上的相似性,而不考虑图片的内容。

     

    十一、http://labs.ideeinc.com/upload/
    Byo image search是根据你上传的图片来搜索相似的图片,算法主要是基于色彩,也包括主题风格。
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    图片搜索图片的几个好网站  转载来源:点击打开链接 你想凭着一张现有图片找出它的原始图片,或者是凭着一张小的缩略图找出原始大图吗? 下面的十款搜索引擎可以帮你实现,以图找图,以图搜图,以图片...
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