关于相似图片搜索

先说一下搜索的原理,其实就是不管你搜索什么,都是将你要搜的东西提取出特征值,然后按照特征值比较相似度,按照相似度排序呈献给用户就可以了,所以总共来说需要解决两个问题,一个是如何取得特征值,一个是如何计算相似度。

首先说特征值,特征值可以用图片的颜色比例来,比如python用PIL中的histogram函数就可以得到颜色分布

这幅图的颜色分布直方图是这样的

通过这样我们就得到了一个图像的特征值,这种方法是得到的颜色的分配,还有另一种方式得到的则是图像的内容特征。

基本想法是将图片弄成8*8的小图片这样摒弃掉细节内容,将图片灰度,根据灰度确定一个阈值,然后转换成01矩阵,其他的内容都好说,简要说一下确定阈值的方法,有一个知名的方法叫OSTU,又叫大律法,他的想法是使得分配后的方差尽可能的大。再说的具体点就是

对图像Image,记t为前景与背景的分割阈值,前景点数占图像
比例为w0,平均灰度为u0;背景点数占图像比例为w1,平均灰
度为u1。 图像的总平均灰度为:u=w0*u0+w1*u1。从最小灰
度值到最大灰度值遍历t,当t使得值
g=w0*(u0-u)2+w1* (u1-u)2 最大时t即为分割的最佳阈值。 

下面是具体的程序:

  1. #coding=utf-8  
  2. import Image,ImageDraw  
  3. ret = {}
  4. def twoValue(image,G):  
  5.     for y in xrange(0,image.size[1]):  
  6.         for x in xrange(0,image.size[0]):  
  7.             g = image.getpixel((x,y))  
  8.             if g > G:  
  9.                 ret[(x,y)] = 1  
  10.             else:  
  11.                 ret[(x,y)] = 0
  12. def OtsuGray(image):  
  13.     hist = image.histogram()    
  14.     totalH = 0  
  15.     for h in range(0,256):  
  16.         v =hist[h]  
  17.         if v == 0 : continue  
  18.         totalH += v*h  
  19.     width  = image.size[0]  
  20.     height = image.size[1]  
  21.     total  = width*height  
  22.     v = 0  
  23.     gMax = 0.0  
  24.     tIndex = 0  
  25.     total0 = 0.0  
  26.     total1 = 0.0  
  27.     n0H   = 0.0  
  28.     n1H   = 0.0  
  29.     for t in range(1,255):  
  30.         v = hist[t-1]  
  31.         if v == 0: continue          
  32.         total0 += v
  33.         total1 = total - total0
  34.         n0H += (t-1)*v
  35.         n1H = totalH - n0H
  36.         if total0 > 0 and total1 > 0:
  37.             u0 = n0H/total0
  38.             u1 = n1H/total1
  39.             w0 = total0/total
  40.             w1 = 1.0-w0
  41.             uD = u0-u1
  42.             g = w0 * w1 * uD * uD
  43.             if gMax < g:  
  44.                 gMax   = g  
  45.                 tIndex = t                
  46.     return tIndex
  47. def saveImage(filename,size):  
  48.     image = Image.new("1",size)  
  49.     draw = ImageDraw.Draw(image)  
  50.     for x in xrange(0,size[0]):  
  51.         for y in xrange(0,size[1]):  
  52.             draw.point((x,y),ret[(x,y)])  
  53.     image.save(filename)
  54. def handle(filename,outputname):
  55.     im = Image.open(filename)
  56.     im = im.convert('L')
  57.     otsu = OtsuGray(im)
  58.     twoValue(im,otsu)
  59.     saveImage(outputname,im.size)
  60. if __name__=='__main__':
  61.     handle('111.jpg','temp.jpg')

这样转换后的图片是这样子的

得到了特征值后就是计算相似度,比如第二种得到特征值的方法,我们只需将得到的矩阵进行异或,异或后,1越少的越相近,而对于第一种特征值最普遍的方法就是把他看成向量,然后想想向量的点乘,计算两个向量的夹角,夹角越小越相似,cos夹角=(a1*b1+a2*b2+a3*b3....)/(|a|*|b|),当然了,还有其他得到相似度的计算方法,这个就是具体问题具体对待了呢。

ps:话说根据本文的方法你也可以进行验证码识别的一些邪恶举动呢。。。但是不要做坏事哦~

pss:这篇文章介绍一些有趣的图像算法,有兴趣的童鞋可以围观

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有 31 条《关于相似图片搜索》的回复

  1. Lingshuang | #1

    wr大牛 你是不是心血来潮 开始研究图片搜索啊? 怎么从来没听你说过啊?

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