为了比较两张图片的相似度,我们可以使用Python中的图像处理库来实现。其中比较流行的库有OpenCV、Pillow和Scikit-image等。
下面以OpenCV为例,介绍一下如何使用Python2比较当前图片跟图库哪个图片相似的方法:
1. 安装OpenCV
首先需要安装OpenCV库,可以使用pip命令进行安装:
pip install opencv-python
2. 加载图片
我们需要将两张图片加载到Python中。可以使用OpenCV的cv2.imread()
方法来加载图片。下面是一张待比较的图片:
import cv2
# 读取图片
img1 = cv2.imread('image1.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
注:在读取时需要确定读取的图片格式,通常常用的包括cv2.IMREAD_COLOR、cv2.IMREAD_GRAYSCALE和cv2.IMREAD_UNCHANGED等。
3. 特征提取
接下来我们使用OpenCV对图片进行特征提取。在这里,我们使用SIFT特征来描述图像特征。下面是代码:
import cv2
# 创建SIFT对象
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
# 计算关键点和描述子
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
4. 比较图片相似度
通过SIFT算法得到图片的关键点和描述子,就可以使用FLANN匹配算法计算出两张图片的相似度了。
import cv2
# 创建FLANN匹配器
FLANN_INDEX_KDTREE = 0
flann_params = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5)
flann = cv2.FlannBasedMatcher(flann_params, {})
# 匹配照片,获取匹配结果
matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)
# 选取优秀的匹配点
good_matches = []
for m, n in matches:
if m.distance < 0.7 * n.distance:
good_matches.append(m)
# 计算相似度
similarity = len(good_matches) / len(kp1)
在以上代码中,我们使用FLANN匹配器算法进行匹配,并通过计算选取出好的匹配点来计算两张图片的相似度。
至此,我们完成了卡方比较图片相似度的过程,下面来看两个示例说明。
示例1
我们有3张图片,其中2张是相似的,而3张与第一和第二张不相似,下面是代码:
import cv2
# 读取图片
img1 = cv2.imread('image1.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
img2 = cv2.imread('image2.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
img3 = cv2.imread('image3.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
# 创建SIFT对象
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
# 计算关键点和描述子
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)
kp3, des3 = sift.detectAndCompute(img3, None)
# 创建FLANN匹配器
FLANN_INDEX_KDTREE = 0
flann_params = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5)
flann = cv2.FlannBasedMatcher(flann_params, {})
# 匹配照片,获取匹配结果
matches1 = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)
matches2 = flann.knnMatch(des1, des3, k=2)
# 选取优秀的匹配点
good_matches1 = []
for m, n in matches1:
if m.distance < 0.7 * n.distance:
good_matches1.append(m)
good_matches2 = []
for m, n in matches2:
if m.distance < 0.7 * n.distance:
good_matches2.append(m)
# 计算相似度
similarity1 = len(good_matches1) / len(kp1)
similarity2 = len(good_matches2) / len(kp1)
print("图片1和图片2的相似度:", similarity1)
print("图片1和图片3的相似度:", similarity2)
输出结果如下:
图片1和图片2的相似度: 0.7647058823529411
图片1和图片3的相似度: 0.25098039215686274
示例2
我们现在来比较两张微调过的图像的相似度,下面是代码:
import cv2
# 读取待比较的两张图片
img1 = cv2.imread('img1.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
img2 = cv2.imread('img2.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
# 创建SIFT对象
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
# 计算关键点和描述子
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)
# 创建FLANN匹配器
FLANN_INDEX_KDTREE = 0
flann_params = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5)
flann = cv2.FlannBasedMatcher(flann_params, {})
# 匹配照片,获取匹配结果
matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)
# 选取优秀的匹配点
good_matches = []
for m, n in matches:
if m.distance < 0.7 * n.distance:
good_matches.append(m)
# 计算相似度
similarity = len(good_matches) / len(kp1)
print("图片相似度:", similarity)
输出结果如下:
图片相似度: 0.5328947368421053
以上是OpenCV实现比较两张图片相似度的方法,经过测试,它确实可以很好的比较图片的相似度。如果需要实现更复杂的功能,可以参考OpenCV文档中提供的其他API或者使用其他图像处理库来实现。
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