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用图片搜索相似图片(视觉单词)

来源:程序员人生   发布时间:2015-03-10 07:51:52 阅读次数:3385次

代码地址

  • 代码GitHub地址

准备文件

  • vlfeat(SIFT的开源实现):下载地址
  • 解压后将vlfeat-0.9.20inwin32加到系统的Path路径中,以便在命令行用sift命令
  • 安装pysqlite:pip install pysqlite
  • 安装matplotlib:pip isntall matplotlib
  • 安装cherryPy(轻量级网页服务器):pip install cherrypy
  • 图片库:10000张猫咪图片

流程

  • 用vlfeat(SIFT特点模型)提取每张图片的特点点
  • 将每张图的特点点采样聚类成图片的视觉单词
  • 即视觉单词,就是对应图片的代表
  • 创建数据库,将每张图片的视觉单词入库,并建立索引
  • 编写cherryPy的web利用,根据点击的图片搜索类似的图片

提取图片特点点并生成单词文件

  • 条件保证cmd能履行sift命令
  • CMD履行Step1.py
# -*- coding:utf⑻ -*- # Step1.py:提取图片的特点点并生成单词文件vocabulary.pkl import pickle import vocabulary import imtools import sift # imlist是图片名字的列表,图片放在static文件夹下 imlist = imtools.get_imlist('static/') # 图片的总数 nbr_images = len(imlist) # 将每张图片的特点点寄存进对应的.sift特点文件中 featlist = [ imlist[i][:-3]+'sift' for i in range(nbr_images)] for i in range(nbr_images): sift.process_image(imlist[i], featlist[i]) # 利用k-means对图片特点文件聚类训练出对应的单词 # 时间关系,这里只用了46张图做例子,所以只创建46个单词 voc = vocabulary.Vocabulary('imagewords') voc.train(featlist, 46, 10) # 将单词都保存到vocabulary.pkl中 with open('vocabulary.pkl', 'wb') as f: pickle.dump(voc,f) # 打印出单词总数量 print 'vocabulary is:', voc.name, voc.nbr_words

将图片单词信息存进数据库

# -*- coding:utf⑻ -*- # Step2.py:根据单词文件,将图片单词入sqlite数据库 import pickle import sift import imagesearch import imtools # 图片名字的列表 imlist = imlist = imtools.get_imlist('static/') # 图片的数量 nbr_images = len(imlist) # 对应图片特点文件的列表 featlist = [ imlist[i][:-3]+'sift' for i in range(nbr_images)] # 载入单词文件 # 将单词,图片名,地址存进数据库images.db with open('vocabulary.pkl', 'rb')as f: voc = pickle.load(f) indx = imagesearch.Indexer('images.db', voc) indx.create_tables() for i in range(nbr_images): locs,descr = sift.read_features_from_file(featlist[i]) indx.add_to_index(imlist[i],descr) # 将命令提交履行 indx.db_commit()

配置cherryPy网页利用

  • 没点击图片时随机显示15张图片
  • 点击其中1张猫猫图片,搜索类似的图片显示出来
  • 本质是根据点击图片的单词,寻觅在数据库中与之相近的单词,并将其显示出来
  • CMD履行Step3.py
  • 在阅读器阅读:127.0.0.1:8080
# -*- coding:utf⑻ -*- # Step3.py:用cherryPy做交互界面,显示结果 import cherrypy, os, urllib, pickle import imtools from numpy import * import imagesearch # cherryPy页面 # 网页根目录在配置文件service.conf中设置 # 默许端口是8080 class SearchImage: def __init__(self): # 加载图片名字列表 self.imlist = imtools.get_imlist('static/') self.nbr_images = len(self.imlist) self.ndx = range(self.nbr_images) # 加载生成好的单词文件 f = open('vocabulary.pkl', 'rb') self.voc = pickle.load(f) f.close() # 设置开始显示的图片数目 self.maxres = 15 # 设置页面的结构 self.header = """ <!doctype html> <head> <title>Image search example</title> </head> <body> """ self.footer = """ </body> </html> """ # 响应index页面 # 没有搜索的时候随机显示图片 # 搜索的时候显示与该图片类似的图片,根据视觉单词 def index(self,query=None): self.src = imagesearch.Searcher('images.db', self.voc) html = self.header html += """ <br /> Click an image to search. <a href='?query='> Random selection </a> of images. <br /><br /> """ if query: # 显示查询结果的图片 res = self.src.query(query)[:self.maxres] for dist,ndx in res: imname = self.src.get_filename(ndx) html += "<a href='?query="+imname+"'>" html += "<img src='"+imname+"' width='100' />" html += "</a>" else: # 随机显示图片 random.shuffle(self.ndx) for i in self.ndx[:self.maxres]: imname = self.imlist[i] html += "<a href='?query="+imname+"'>" html += "<img src='"+imname+"' width='100' />" html += "</a>" html += self.footer return html index.exposed = True # 启动利用 cherrypy.quickstart(SearchImage(), '/', os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'service.conf'))

效果

  • 不搜索时:

  • 点击搜索时:

生活不易,码农辛苦
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