Python图片检索之以图搜图

下面我会详细讲解“Python图片检索之以图搜图”的完整攻略，包括环境配置、技术原理、代码实现等内容，其中包含两条示例说明。

环境配置

此项技术原理依赖于深度学习，所以需要安装相应的python库和模型。具体步骤如下：

1. 安装tensorflow、keras以及opencv-python库。可以使用pip指令直接在命令行中安装，如下：

pip install tensorflow keras opencv-python

1. 下载权重文件。我们可以使用已经训练好的模型权重来实现图片检索功能。这里提供一份已经训练好的模型权重下载地址：https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/download/v0.1/weights.h5 （下载完成后放到合适的位置）。

技术原理

本技术原理依靠深度学习模型实现，具体实现思路如下。首先，将待检索图像通过预处理，转化为一个矩阵。然后将该矩阵输入到训练好的深度学习模型中，获得该图像的特征向量。最后，将所有检索库中的图像也分别转化为特征向量，与待检索图像的特征向量进行相似性比对，从而找到匹配的图像。

代码实现

下面是一份python代码实现：

import cv2
import numpy as np
from keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input
from keras.preprocessing import image

# 加载已经训练好的模型
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False)

# 定义函数，传递一张图像并返回其特征向量
def get_feature(img_path):
    img = cv2.imread(img_path)
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    img = cv2.resize(img, (224, 224))
    img = np.expand_dims(img, axis=0)
    img = preprocess_input(img)
    feature = model.predict(img).ravel()
    return feature

# 定义函数，传递待检索图像和检索库，返回最为匹配的图像地址
def search(img_path, db):
    query_feature = get_feature(img_path)
    results = []
    for i in range(len(db)):
        feature = get_feature(db[i])
        similarity = np.dot(query_feature, feature)/(np.linalg.norm(query_feature)*np.linalg.norm(feature))
        results.append((db[i], similarity))
    results = sorted(results, key=lambda x:x[1], reverse=True)
    return results[0][0]

# 示例1：检索一张图片
query_path = 'query.jpg'  # 待检索的图片
database = ['img1.jpg', 'img2.jpg', 'img3.jpg']  # 数据库图片
result_path = search(query_path, database)  # 检索最为匹配的图片
print(result_path)  # 输出结果

# 示例2：快速扫描所有图片进行检索
import os
query_path = 'query.jpg'  # 待检索的图片
database_dir = 'images/'  # 数据库文件夹
database = os.listdir(database_dir)
result_path = search(query_path, [database_dir+x for x in database])
print(result_path)  # 输出结果

示例说明

以上是一份标准的Python代码，实现了图片检索之以图搜图的功能。我们可以通过两种方式进行使用示例，如下。

示例1：检索一张图片

我们先定义一张待检索图像，将其命名为query.jpg，并将要检索的数据库中的图片命名为img1.jpg、img2.jpg、img3.jpg。然后，运行上述Python程序，程序将返回检索结果，即最为匹配的图片地址。

示例2：快速扫描所有图片进行检索

我们同样定义一张待检索图像，将其命名为query.jpg。然后，将需要检索的数据库图片放在同一个文件夹中，并将该文件夹赋予变量database_dir。程序将自动扫描该文件夹中所有图片并进行检索。