Python3 图像识别（二）

Infi-chu:

Http://www.cnblogs.com/Infi-chu/

以图搜图的使用已经非常广泛了，我现在来介绍一下简单的以图搜图的相关算法及其实践。

一、感知hash算法

感知哈希算法：
感知哈希算法（Perceptual hash alGorithm）是哈希算法的一类，主要用来做相似图片的搜索工作。
图片所包含的特征被用来生成一组指纹（不过它不是唯一的）, 而这些指纹是可以进行比较的。

步骤：
1.把图片转化为字符串，这个字符串就是图片的hash值，又称指纹。
2.求两个字符串之间的相似度（汉明距离），字符串越相似，即图片越相似。

 二、汉明距离

汉明距离：
汉明距离是两个字符串对应位置的不同字符的个数。换句话说，它就是将一个字符串变换成另外一个字符串所需要替换的字符个数。
例如：
1011101 与 1001001 之间的汉明距离是 2。
2143896 与 2233796 之间的汉明距离是 3。
“toned” 与 “roses” 之间的汉明距离是 3。

三、均值hash

下面的例子是使用了像素平均值，又叫均值哈希。
优点：均值哈希较为简单。
缺点：对图像灰度的平均值特别敏感，也不具备旋转不变性。

import cv2
def p_hash(path):
    # Step1. 把图像缩小为8 * 8,并转化为灰度图
    src = cv2.imread(path, 0)
    src = cv2.resize(src, (8, 8), cv2.INTER_LINEAR)
    # Step2. 计算64个像素的灰度均值
    avg = sum([sum(src[i]) for i in range(8)]) / 64
    #  Step3. 与平均值比较，生成01字符串
    string = ''
    for i in range(8):
        string += ''.join(map(lambda i: '0' if i < avg else '1', src[i]))
    # Step4. 计算hash值
    result = ''
    for i in range(0, 64, 4):
        result += ''.join('%x' % int(string[i: i + 4], 2))
        return result

def hamming(str1, str2):
    if len(str1) != len(str2):
        return
    count = 0
    for i in range(0, len(str1)):
        if str1[i] != str2[i]:
            count += 1
    return count

# 读取四张图片，进行测试
h1 = p_hash('1.jpg')
h2 = p_hash('2.jpg')
h3 = p_hash('3.jpg')
h4 = p_hash('4.jpg')

# 四张图片的相互对比
print('1&2 --> ',hamming(h1,h2))
print('1&3 --> ',hamming(h1,h3))
print('1&4 --> ',hamming(h1,h4))
print('2&3 --> ',hamming(h2,h3))
print('2&4 --> ',hamming(h2,h4))
print('3&4 --> ',hamming(h3,h4))

结果：

1&2 -->  1
1&3 -->  0
1&4 -->  1
2&3 -->  1
2&4 -->  1
3&4 -->  1

四、余弦感知哈希

为了提升更好的识别效果，可以使用余弦感知哈希算法。
优点：能够处理旋转图形。
缺点：只能够识别变形程度在25%以内的图片。

步骤：
1.缩小尺寸：将图像缩小到32*32，并转为灰度图。
2.计算DCT：对图像进行二维离散余弦变换。
3.缩小DCT：只保留矩阵左上角8*8区域，对这个区域求哈希均值，并生成01字符串。
4.计算hash值。
5.求汉明距离

import numpy as np
import cv2

def p_hash(path):
    # Step1. 把图像缩小为32 * 32,并转化为灰度图
    src = cv2.imread(path, 0)
    src = cv2.resize(src, (32, 32), cv2.INTER_LINEAR)

    # Step2. 对图像进行余弦变换
    h, w = src.shape[:2]
    arr = np.zeros((h, w), np.float32)
    arr[:h, :w] = src
    src = cv2.dct(cv2.dct(arr))  # 离散余弦变换
    src.resize(8, 8)

    # Step3. 计算64个像素的灰度均值
    avg = sum([sum(src[i]) for i in range(8)]) / 64

    # Step4. 与平均值比较，生成01字符串
    string = ''
    for i in range(8):
        string += ''.join(map(lambda i: '0' if i < avg else '1', src[i]))

    # Step5. 计算hash值
    result = ''
    for i in range(0, 64, 4):
        result += ''.join('%x' % int(string[i: i + 4], 2))
    return result


def hamming(str1, str2):
    if len(str1) != len(str2):
        return
    count = 0
    for i in range(0, len(str1)):
        if str1[i] != str2[i]:
            count += 1
    return count

# 读取四张图片，进行测试
h1 = p_hash('1.jpg')
h2 = p_hash('2.jpg')
h3 = p_hash('3.jpg')
h4 = p_hash('4.jpg')

# 四张图片的相互对比
print('1&2 --> ',hamming(h1,h2))
print('1&3 --> ',hamming(h1,h3))
print('1&4 --> ',hamming(h1,h4))
print('2&3 --> ',hamming(h2,h3))
print('2&4 --> ',hamming(h2,h4))
print('3&4 --> ',hamming(h3,h4))
print('1&1 --> ',hamming(h1,h1))

结果：

1&2 -->  3
1&3 -->  1
1&4 -->  6
2&3 -->  3
2&4 -->  6
3&4 -->  5
1&1 -->  0

图例：

‘1.jpg’

‘2.jpg’

 

‘3.jpg’

 

‘4.jpg’