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用go来做图像相似性比较

时间:2021/4/27 0:34:37|来源:|点击: 次

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  • 背景介绍
  • 背景知识
    • 原理过程介绍
      • 1. 减小图像的尺寸
      • 2. 编程灰度图像
      • 3. 计算颜色的平均值
      • 4. 计算64位中的每一位
      • 5. 计算hash值
  • Go语言实践
  • 参考文档

背景介绍

2008年TinEye上线了图片搜索,开始是注册制,后来逐步放开。2011年, Google也上线了相似图片搜索,通过用户上传的图片,可以搜索相似的图片。
参考文档中提供了一些介绍图像搜索的一些文章, 尤其是阮一峰2011年和2013年两篇普及性的文章,可以帮助你了解图像相似搜索的原理。

图像相似性搜索应用广泛、除了使用搜索引擎搜索类似图片外,像淘宝可以让顾客直接拍照搜索类似的商品信息、应用在商品购物上。也可以应用物体识别比如拍图识花等领域。目前我在调研图片鉴权的方案,通过一张图片和图片库中的图片进行比对,来确定这张图片是否侵权,或者退一步讲,图片库中是否包含和这张图片类似。 这个需求和目前深度学习应用中的图像识别还不一样, 图像识别是需要将图像中的物体识别出来, 猫啊狗啊什么的,而我所要做的就是一个查找相似图片的东西。

Neal Krawetz博士看到了一些关于TinEye原理的询问, 虽然他并不知道TinEye是怎么实现的,但是根据搜索结果,他判断是基于感知哈希算法(Perceptual hash algorithm)的变种,他于2011年5月写了一篇文章,介绍相关的技术。

背景知识

感知哈希算法根据图像的特征生成一个确定的指纹,这些指纹可以用来比较。指纹越接近,说明图片越接近。在文章中他介绍了一个非常简单的感知哈希算法, Average Hash algorithm,以美女Alyson Hannigan照片为例,计算指纹(hash)的步骤如下:
在这里插入图片描述

原理过程介绍

1. 减小图像的尺寸

生成一个8 X 8的缩略图,一共64个像素。
在这里插入图片描述

2. 编程灰度图像

这样就从64个像素(64 Red, 64 Green, 64 Blue)变为64中颜色。

3. 计算颜色的平均值

4. 计算64位中的每一位

简单和平均值比较,根据大小设置1和0

5. 计算hash值

把这64bit赋值给一个64bit的整数,顺序是无关的,只要保持一致即可。

这样,这个图片的指纹就通过一个64位的整数表示出来了。图像放大缩小、旋转、对比度、饱和度的变换不会显著改变指纹。其实最大的好处就是

天下武功,无坚不摧,唯快不破

当你比较两张图片的时候,计算它们的hash值,然后再计算它们的汉明距离即可。

虽然平均散列是快速和容易的,但是photoshop的力量是无穷的,如果你对图片进行伽玛校正或者直方图的调整,对颜色进行非线性的改变,上述算法可能就不太准确了。

博士又介绍了pHash算法, 它扩展了Average Hash algorithm,使用DCT(离散余弦变换)减少图像的高频数据。

博士又动手写了一个工具,搜索了一批图片进行测试。研究发现, Average Hash非常快,在特定场景下是一个非常好的算法。

这篇文章非常值得你阅读,也引起了广泛的讨论,以及一些编程语言的实现。 博士在2013年又介绍了第三种算法:difference hash,准确性和aHash(Average Hash algorithm)查不多,但是更快。 aHash基于平均值,pHash基于图像频率,而dHash基于直方图。

阅读博士的文章的时候我在想,对于aHash, 分别计算RGB的指纹,用这三个指纹比较是不是会更好?

这里再介绍另外一种技术: SIFT,即尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT),是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性,可在图像中检测出关键点,是一种局部特征描述子。 该方法于1999年由David Lowe首先发表于计算机视觉国际会议(International Conference on Computer Vision,ICCV),2004年再次经David Lowe整理完善后发表于International journal of computer vision(IJCV。截止2014年8月,该论文单篇被引次数达25000余次。SIFT在数字图像的特征描述方面当之无愧可称之为最红最火的一种,许多人对SIFT进行了改进,诞生了SIFT的一系列变种。SIFT已经申请了专利。

SIFT好是好,但是是有专利保护的,并且也慢。

这是雷经纬的整理的算法比较:
在这里插入图片描述

Go语言实践

以上是图片比对的背景知识,这一节我们介绍一个计算图像指纹,并且和对象进行比较的例子。

这次,我们使用的库是goimagehash,它实现了aHash、dHash、pHash算法, wHash正准备实现。

例子中我们使用的三张图片分别是:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
分别使用三种算法,计算第一张图片和第二张、第三张图片的汉明距离。

package main
import (
	"fmt"
	"image/png"
	"os"
	"github.com/corona10/goimagehash"
)
func main() {
	queryFile, _ := os.Open("Alyson_Hannigan.jpg")
	file1, _ := os.Open("Alyson_Hannigan2.jpg")
	file2, _ := os.Open("Lena.jpg")
	
	defer queryFile.Close()
	defer file1.Close()
	defer file2.Close()
	
	imgQuery, _ := png.Decode(queryFile)
	img1, _ := png.Decode(file1)
	img2, _ := png.Decode(file2)
	
	queryHash, _ := goimagehash.AverageHash(imgQuery)
	hash1, _ := goimagehash.AverageHash(img1)
	hash2, _ := goimagehash.AverageHash(img2)
	
	distance1, _ := queryHash.Distance(hash1)
	distance2, _ := queryHash.Distance(hash2)
	fmt.Printf("Distance between images: %d %d\n", distance1, distance2)
	
	queryHash, _ = goimagehash.DifferenceHash(imgQuery)
	hash1, _ = goimagehash.DifferenceHash(img1)
	hash2, _ = goimagehash.DifferenceHash(img2)
	
	distance1, _ = queryHash.Distance(hash1)
	distance2, _ = queryHash.Distance(hash2)
	fmt.Printf("Distance between images: %d %d\n", distance1, distance2)
	
	queryHash, _ = goimagehash.PerceptionHash(imgQuery)
	hash1, _ = goimagehash.PerceptionHash(img1)
	hash2, _ = goimagehash.PerceptionHash(img2)
	
	distance1, _ = queryHash.Distance(hash1)
	distance2, _ = queryHash.Distance(hash2)
	fmt.Printf("Distance between images: %d %d\n", distance1, distance2)
}

执行结果:

Distance between images: 6 45
Distance between images: 1 38
Distance between images: 4 38

可以看到,三种方法都能正确的识别出第一张和第二张图片是类似的(<= 6), 而和第三张图片的差别比较大。

对于这次测试,第二个图片我调整了一下饱和度,加了一个小小的水印。 而aHash表现最好。

对于简单的图像查重和相似图片的查找,使用这三种算法就可以了,要是你想根据一个人的正脸,去搜索这个人的侧脸图片,那可能就需要使用SIFT或者其他的算法了。

参考文档

http://www.hackerfactor.com/blog/index.php?/archives/432-Looks-Like-It.html
http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/07/principle_of_similar_image_search.html
http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/similar_image_search_part_ii.html
https://cloud.tencent.com/developer/article/1006121
https://fullstackml.com/wavelet-image-hash-in-python-3504fdd282b5
http://www.infoq.com/cn/articles/image-similarity-algorithm-on-mobile-client
https://github.com/nivance/image-similarity
https://www.cnblogs.com/wangyaning/p/7854046.html
https://github.com/facebookresearch/faiss
https://en.wikipedia.org/wiki/Perceptual_hashing
https://www.zhihu.com/question/19606748
https://baike.baidu.com/item/SIFT/1396275

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