Python基于Opencv识别两张相似图片

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       在网上看到python做图像识别的相关文章后，真心感觉python的功能实在太强大，因此将这些文章总结一下，建立一下自己的知识体系。 当然了，图像识别这个话题作为计算机科学的一个分支，不可能就在本文简单几句就说清，所以本文只作基本算法的科普向。 看到一篇博客是介绍这个，但他用的是PIL中的Image实现的，感觉比较麻烦，于是利用Opencv库进行了更简洁化的实现。
  U3 K- F* o9 c1 Y9 A+ l6 u一、相关背景
8 B4 {1 s. _$ [7 l  k$ {       要识别两张相似图像，我们从感性上来谈是怎么样的一个过程？首先我们会区分这两张相片的类型，例如是风景照，还是人物照。风景照中，是沙漠还是海洋，人物照中，两个人是不是都是国字脸，还是瓜子脸（还是倒瓜子脸……哈哈……）。
       那么从机器的角度来说也是这样的，先识别图像的特征，然后再相比。
       很显然，在没有经过训练的计算机(即建立模型)，那么计算机很难区分什么是海洋，什么是沙漠。但是计算机很容易识别到图像的像素值。
! q# S/ ?$ ~. |& C       因此，在图像识别中，颜色特征是最为常用的。（其余常用的特征还有纹理特征、形状特征和空间关系特征等）
! R  v% h+ S2 B4 K9 J       其中又分为：直方图 颜色集 颜色矩 聚合向量 相关图
二、直方图计算法
* i! F' U; _; i/ L; k9 U& b- J" b# a       这里先用直方图进行简单讲述。先借用一下恋花蝶的图片，从肉眼来看，这两张图片大概也有八成是相似的了。 在Python中利用opencv中的calcHist()方法获取其直方图数据，返回的结果是一个列表，使用matplotlib，画出了这两张图的直方图数据图 如下：

       是的，我们可以明显的发现，两张图片的直方图还是比较重合的。所以利用直方图判断两张图片的是否相似的方法就是，计算其直方图的重合程度即可。 计算方法如下：
* A; G! ~: W2 V
/ ?( l4 I) O* }) `9 P, d+ ?  V" n2 g* P       其中gi和si是分别指两条曲线的第i个点。最后计算得出的结果就是就是其相似程度。
       不过，这种方法有一个明显的弱点，就是他是按照颜色的全局分布来看的，无法描述颜色的局部分布和色彩所处的位置。
! U2 ^) W' M5 d$ u       也就是假如一张图片以蓝色为主，内容是一片蓝天，而另外一张图片也是蓝色为主，但是内容却是妹子穿了蓝色裙子，那么这个算法也很可能认为这两张图片的相似的。
       缓解这个弱点有一个方法就是利用Image的crop方法把图片等分，然后再分别计算其相似度，最后综合考虑。
三、图像指纹与汉明距离
       在介绍下面其他判别相似度的方法前，先补充一些概念。第一个就是图像指纹。
3 X8 i$ ?( v8 p& W6 h       图像指纹和人的指纹一样，是身份的象征，而图像指纹简单点来讲，就是将图像按照一定的哈希算法，经过运算后得出的一组二进制数字。说到这里，就可以顺带引出汉明距离的概念了。
5 ~7 f" r: r' s' o6 B# K: n       假如一组二进制数据为101，另外一组为111，那么显然把第一组的第二位数据0改成1就可以变成第二组数据111，所以两组数据的汉明距离就为1。简单点说，汉明距离就是一组二进制数据变成另一组数据所需的步骤数，显然，这个数值可以衡量两张图片的差异，汉明距离越小，则代表相似度越高。汉明距离为0，即代表两张图片完全一样。
' a. o$ O- Y( C: }! Z# t       如何计算得到汉明距离，请看下面三种哈希算法：
# k; V& z- \; c& M) ~& o% u1、平均哈希法(aHash)
# N: w  k' S8 \7 R5 |- ]2 g+ K       此算法是基于比较灰度图每个像素与平均值来实现的。
       一般步骤：
, A& A3 T- t0 C' t1.缩放图片，一般大小为8*8，64个像素值。
2.转化为灰度图
, m8 F( n7 y- k! E( }3 A, Y3.计算平均值：计算进行灰度处理后图片的所有像素点的平均值，直接用numpy中的mean()计算即可。
4.比较像素灰度值：遍历灰度图片每一个像素，如果大于平均值记录为1，否则为0.
5.得到信息指纹：组合64个bit位，顺序随意保持一致性。
: J- B/ Z' a2 n. o+ t       最后比对两张图片的指纹，获得汉明距离即可。
2、感知哈希算法(pHash)
       平均哈希算法过于严格，不够精确，更适合搜索缩略图，为了获得更精确的结果可以选择感知哈希算法，它采用的是DCT（离散余弦变换）来降低频率的方法。
       一般步骤：
2 M( _/ P8 U$ V" z% O# H( R( b
7 H* w& C: W7 m( f

• 缩小图片：32 * 32是一个较好的大小，这样方便DCT计算
• 转化为灰度图
• 计算DCT：利用Opencv中提供的dct()方法，注意输入的图像必须是32位浮点型，所以先利用numpy中的float32进行转换
• 缩小DCT：DCT计算后的矩阵是32 * 32，保留左上角的8 * 8，这些代表的图片的最低频率
• 计算平均值：计算缩小DCT后的所有像素点的平均值。
• 进一步减小DCT：大于平均值记录为1，反之记录为0.
• 得到信息指纹：组合64个信息位，顺序随意保持一致性。
  

       最后比对两张图片的指纹，获得汉明距离即可。
3、dHash算法
* z1 N& n, E& V, S0 \% a. w       相比pHash，dHash的速度要快的多，相比aHash，dHash在效率几乎相同的情况下的效果要更好，它是基于渐变实现的。
       步骤：
6 a$ _& e4 |- Y. `7 ~

• 缩小图片：收缩到9*8的大小，以便它有72的像素点
• 转化为灰度图
• 计算差异值：dHash算法工作在相邻像素之间，这样每行9个像素之间产生了8个不同的差异，一共8行，则产生了64个差异值
• 获得指纹：如果左边的像素比右边的更亮，则记录为1，否则为0.
  8 t" ~, {4 x* N1 W. O

       最后比对两张图片的指纹，获得汉明距离即可。
       整个的代码实现如下：
( f& T4 `+ t, I) n8 N6 K3 R

复制代码
# -*- coding: utf-8 -*- 
# 利用python实现多种方法来实现图像识别 
 
import cv2 
import numpy as np 
from matplotlib import pyplot as plt 
 
# 最简单的以灰度直方图作为相似比较的实现 
def classify_gray_hist(image1,image2,size = (256,256)): 
 # 先计算直方图 
 # 几个参数必须用方括号括起来 
 # 这里直接用灰度图计算直方图，所以是使用第一个通道， 
 # 也可以进行通道分离后，得到多个通道的直方图 
 # bins 取为16 
 image1 = cv2.resize(image1,size) 
 image2 = cv2.resize(image2,size) 
 hist1 = cv2.calcHist([image1],[0],None,[256],[0.0,255.0]) 
 hist2 = cv2.calcHist([image2],[0],None,[256],[0.0,255.0]) 
 # 可以比较下直方图 
 plt.plot(range(256),hist1,'r') 
 plt.plot(range(256),hist2,'b') 
 plt.show() 
 # 计算直方图的重合度 
 degree = 0 
 for i in range(len(hist1)): 
 if hist1[i] != hist2[i]: 
 degree = degree + (1 - abs(hist1[i]-hist2[i])/max(hist1[i],hist2[i])) 
 else: 
 degree = degree + 1 
 degree = degree/len(hist1) 
 return degree 
 
# 计算单通道的直方图的相似值 
def calculate(image1,image2): 
 hist1 = cv2.calcHist([image1],[0],None,[256],[0.0,255.0]) 
 hist2 = cv2.calcHist([image2],[0],None,[256],[0.0,255.0]) 
 # 计算直方图的重合度 
 degree = 0 
 for i in range(len(hist1)): 
 if hist1[i] != hist2[i]: 
 degree = degree + (1 - abs(hist1[i]-hist2[i])/max(hist1[i],hist2[i])) 
 else: 
 degree = degree + 1 
 degree = degree/len(hist1) 
 return degree 
 
# 通过得到每个通道的直方图来计算相似度 
def classify_hist_with_split(image1,image2,size = (256,256)): 
 # 将图像resize后，分离为三个通道，再计算每个通道的相似值 
 image1 = cv2.resize(image1,size) 
 image2 = cv2.resize(image2,size) 
 sub_image1 = cv2.split(image1) 
 sub_image2 = cv2.split(image2) 
 sub_data = 0 
 for im1,im2 in zip(sub_image1,sub_image2): 
 sub_data += calculate(im1,im2) 
 sub_data = sub_data/3 
 return sub_data 
 
# 平均哈希算法计算 
def classify_aHash(image1,image2): 
 image1 = cv2.resize(image1,(8,8)) 
 image2 = cv2.resize(image2,(8,8)) 
 gray1 = cv2.cvtColor(image1,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
 gray2 = cv2.cvtColor(image2,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
 hash1 = getHash(gray1) 
 hash2 = getHash(gray2) 
 return Hamming_distance(hash1,hash2) 
 
def classify_pHash(image1,image2): 
 image1 = cv2.resize(image1,(32,32)) 
 image2 = cv2.resize(image2,(32,32)) 
 gray1 = cv2.cvtColor(image1,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
 gray2 = cv2.cvtColor(image2,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
 # 将灰度图转为浮点型，再进行dct变换 
 dct1 = cv2.dct(np.float32(gray1)) 
 dct2 = cv2.dct(np.float32(gray2)) 
 # 取左上角的8*8，这些代表图片的最低频率 
 # 这个操作等价于c++中利用opencv实现的掩码操作 
 # 在python中进行掩码操作，可以直接这样取出图像矩阵的某一部分 
 dct1_roi = dct1[0:8,0:8] 
 dct2_roi = dct2[0:8,0:8] 
 hash1 = getHash(dct1_roi) 
 hash2 = getHash(dct2_roi) 
 return Hamming_distance(hash1,hash2) 
 
# 输入灰度图，返回hash 
def getHash(image): 
 avreage = np.mean(image) 
 hash = [] 
 for i in range(image.shape[0]): 
 for j in range(image.shape[1]): 
 if image[i,j] > avreage: 
 hash.append(1) 
 else: 
 hash.append(0) 
 return hash 
 
 
# 计算汉明距离 
def Hamming_distance(hash1,hash2): 
 num = 0 
 for index in range(len(hash1)): 
 if hash1[index] != hash2[index]: 
 num += 1 
 return num 
 
 
if __name__ == '__main__': 
 img1 = cv2.imread('10.jpg') 
 cv2.imshow('img1',img1) 
 img2 = cv2.imread('11.jpg') 
 cv2.imshow('img2',img2) 
 degree = classify_gray_hist(img1,img2) 
 #degree = classify_hist_with_split(img1,img2) 
 #degree = classify_aHash(img1,img2) 
 #degree = classify_pHash(img1,img2) 
 print degree 
 cv2.waitKey(0)