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***公司和反向圖片搜索

有很多***的科技公司把RIQ用得很好。例如，Pinterest 2014年***次實(shí)現(xiàn)視覺(jué)搜索。隨后2015年它發(fā)布了一個(gè)白皮書(shū)，揭示了視覺(jué)搜索的結(jié)構(gòu)。反向圖片搜索使得Pinterest能夠從時(shí)尚的東西中提取視覺(jué)元素，然后給消費(fèi)者推薦類(lèi)似的產(chǎn)品。

眾所周知，Google圖片使用反向圖片搜索技術(shù)，它允許用戶上傳一張圖片然后搜索相關(guān)的圖片。上傳的圖片通過(guò)算法分析，制作出一個(gè)數(shù)學(xué)模型，然后跟Google數(shù)據(jù)庫(kù)中成千上萬(wàn)的圖片進(jìn)行比較，直到找到匹配的或者相似的圖片。

這是OpenCV2.4.9特性體驗(yàn)報(bào)告的一張圖

算法和Python庫(kù)

在我們動(dòng)手之前，讓我們大致看一下構(gòu)建一個(gè)圖片搜索需要哪些Python元素。

專(zhuān)利算法

SIFT(尺度不變特征變換)

使用圖像標(biāo)識(shí)符來(lái)識(shí)別相似圖像的沒(méi)有費(fèi)用的專(zhuān)利技術(shù)。即使圖片的尺寸、角度、深度不同，這項(xiàng)技術(shù)還是能將內(nèi)容相似的圖片匹配成功。

SIFT以大量的從圖片中提取的特性作為搜索的標(biāo)準(zhǔn)。

能匹配相同物體從不同視角拍攝的圖片，能夠通過(guò)不變的特性進(jìn)行搜索匹配。

SURF(加速魯棒特征)算法

SURF和SIFT一樣也是不收費(fèi)的專(zhuān)利算法，可以說(shuō)是加速版的SIFT。與SIFT不同的是，SURF使用盒過(guò)濾器近似高斯拉普拉斯算子。

SURF使用Hessian矩陣來(lái)判斷圖像的位置和大小。

在許多應(yīng)用中，旋轉(zhuǎn)不變性都不是一個(gè)必要條件，所以不用尋找方向的話算法速度會(huì)快很多。

SURF包含了幾個(gè)特性使得計(jì)算的每一個(gè)步驟都得到了速度上的提升。圖片經(jīng)過(guò)旋轉(zhuǎn)和模糊之后，SURF依舊工作的很好，而且比SIFT快3倍。不過(guò)在光源和視角變換方面SURF不太行。

OpenCV提供了SURF功能，SURF.compute和SURF.detect可以用來(lái)找到描述符和關(guān)鍵點(diǎn)。

開(kāi)源算法

KAZE算法

KAZE是一個(gè)開(kāi)源2D多尺度和新特性探測(cè)和描述算法，它運(yùn)作于非線性尺度空間。添加劑算子分裂(AOS)的有效技術(shù)和可變熱導(dǎo)擴(kuò)散被用來(lái)構(gòu)建非線性尺度空間。

多尺度圖像處理的基礎(chǔ)很簡(jiǎn)單–構(gòu)建一個(gè)圖像的尺度空間，然后用一個(gè)函數(shù)處理圖像，增強(qiáng)圖像的尺度或者時(shí)間。

AKAZE(加速KAZE)算法

從名字可以猜到，這個(gè)算法更快，它能快速找到兩個(gè)圖片之間匹配的關(guān)鍵。AKAZE使用一個(gè)二進(jìn)制描述符和非線性尺度空間來(lái)平衡準(zhǔn)確度和速度。

BRISK(二進(jìn)制魯棒尺度不變關(guān)鍵點(diǎn))算法

BRISK在探測(cè)和匹配描述符和關(guān)鍵點(diǎn)方面很棒。

這個(gè)算法適應(yīng)性很強(qiáng)的、尺度空間基于FAST的、使用bit-string描述符的探測(cè)器，它能夠顯著地加快搜索的速度。

尺度空間關(guān)鍵點(diǎn)探測(cè)和關(guān)鍵點(diǎn)描述有助于性能的優(yōu)化

FREAK(快速視網(wǎng)膜關(guān)鍵點(diǎn))算法

這是一個(gè)由人眼啟發(fā)的新的關(guān)鍵點(diǎn)描述符。根據(jù)圖像強(qiáng)度的比較有效地計(jì)算出一個(gè)二進(jìn)制級(jí)聯(lián)字符串。相比于BRISK, SURF 和 SIFT，F(xiàn)REAK計(jì)算更快，更省內(nèi)存。

ORB(原生的FAST和旋轉(zhuǎn)的BRIEF)

ORB是一個(gè)二進(jìn)制描述符，它能夠抗噪聲并具有旋轉(zhuǎn)不變性。ORB基于FAST關(guān)鍵點(diǎn)探測(cè)和BRIEF描述符，這兩者共同造就了它的低消耗和高性能。

除了快速和準(zhǔn)確的方向組件，計(jì)算原生BRIEF，分析變化以及與原生BRIEF的關(guān)系，是ORB的另一大特色。

Python庫(kù)

OpenCV

OpenCF分學(xué)術(shù)使用版本和商用版本。作為一個(gè)開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)和機(jī)器視覺(jué)庫(kù)，OpenCV使得各類(lèi)機(jī)構(gòu)能夠很容易地基于OpenCV構(gòu)建自己的版本。

超過(guò)2500個(gè)優(yōu)化的算法，包含目前***進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)和機(jī)器視覺(jué)算法，能夠處理各類(lèi)需求：人臉檢測(cè)、物體鑒定、相機(jī)移動(dòng)跟蹤、尋找相似圖片，眼球跟蹤，場(chǎng)景識(shí)別等。

***公司像Google, Yahoo, IBM, Sony, Honda, Microsoft 和 Intel 都大量使用OpenCV庫(kù)。

OpenCV使用Python, Java, C, C++ 和 MATLAB做編程接口，同時(shí)支持Windows, Linux, Mac OS 和 Android平臺(tái)。

Python Imaging Library(PIL)

PIL在做圖像及圖形處理的時(shí)候支持若干種語(yǔ)言格式，它使得你的Python能夠處理圖像。

圖像處理的標(biāo)準(zhǔn)流程包括圖像增強(qiáng)，透明度和屏蔽處理，圖像濾波，每像素的操作等。

構(gòu)建圖片搜索引擎

一個(gè)圖片搜索引擎能夠從已有的圖片中挑出相似的圖片，***的就是Google的圖片搜索引擎。對(duì)于新的圖片搜索引擎項(xiàng)目，有很多構(gòu)建的方法，這里列舉一些：

使用圖像提取，圖像描述提取，元數(shù)據(jù)提取和搜索結(jié)果提取，建立一個(gè)圖像搜索引擎。

定義你的圖像描述符，對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行索引，定義你的相似讀矩陣，然后搜索并排名。

選擇要搜索的圖片，選擇已有圖片的文件夾，在文件夾中遍歷圖片，創(chuàng)建圖片特征索引，用相同的特征和要搜索的圖片進(jìn)行匹配，獲取能夠匹配的圖片。

我們的做法是一開(kāi)始匹配圖片的灰度版本，逐漸開(kāi)始使用像SIFT 和 SURF這樣復(fù)雜的特征匹配算法，最終使用了開(kāi)源的算法BRISK。這些算法都只需要很小的修改，就能給出有效的結(jié)果。基于這些算法構(gòu)建一個(gè)圖像搜索引擎可以有很多應(yīng)用，例如分析圖像受歡迎程度，圖片內(nèi)物體的鑒定等等。

例子

一個(gè)IT公司需要為客戶構(gòu)建一個(gè)圖像搜索引擎，功能是一個(gè)品牌的Logo提交進(jìn)去，與這個(gè)品牌相關(guān)的圖片都會(huì)顯示出來(lái)。客戶可以根據(jù)搜索的結(jié)果，分析一個(gè)品牌在一個(gè)地區(qū)的受歡迎程度。這項(xiàng)技術(shù)還處于應(yīng)用的早期，RIQ的潛力還沒(méi)有完全被發(fā)覺(jué)出來(lái)。