OpenCV可以检测图像的主要特征，然后提取图像的特征，使其成为图像描述符。这些图像特征，也就是图像描述符，可以作为图像搜索的数据库。个人感觉就是，和「以图搜图」有点像。? 检测和提取的工作做完了，就是特征匹配。主要是「暴力匹配法」和「FLANN匹配法」。提了好几次特征了，那么什么是图像的特征呢？ 「SIFT」则是一种与图像比例无关的角点检测方法，尺度不变特征变换。采用DoG和SIFT来检测关键点并提取关键点周围的特征。 「SURF」特征检测算法，则是采用Hessian算法检测关键点，使用SURF提取特征。剩下的太难了，以后慢慢了解~ 02 图像检索采用FLANN匹配，近似最近邻的快速库。 可以看到原始图片上的logo和目标图片上的logo匹配上了。也就意味着，我们能够利用原始图片(微博logo)从一个包含目标图片的图片库里检索到目标图片(包含微博logo)。以图搜图，这还是很相似的。
大规模图像检索特点无论是对于相同物体图像检索还是相同类别图像检索，在大规模图像数据集上，它们具有三个典型的主要特征：图像数据量大、特征维度高以及要求相应时间短。 得益于多媒体信息捕获、传输、存储的发展以及计算机运算速度的提升，基于内容的图像检索技术经过十几年的发展，其需要适用的图像规模范围也从原来的小型图像库扩大到大规模图像库甚至是海量图像数据集，比如在上世纪九十年代图像检索技术发展的早期阶段 ，研究者们在验证图像检索算法性能的时候，用得比较多是corel1k，该图像库共1000张图片，与今天同样可以用于图像检索的最流行的图像分类库imageNet数据集相比，其量级已经有了成千上万倍的增长，因而图像检索应满足大数据时代的要求 图像特征作为直接描述图像视觉内容的基石，其特征表达的好坏直接决定了在检索过程中可能达到的最高检索精度。 、基于哈希的图像检索方法和基于向量量化的图像检索方法。
提供包括云服务器，云数据库在内的90+款云计算产品。打造一站式的云产品试用服务，助力开发者和企业零门槛上云。
针对这些包含丰富视觉信息的海量图片，如何在这些浩瀚的图像库中方便、快速、准确地查询并检索到用户所需的或感兴趣的图像，成为多媒体信息检索领域研究的热点。 经过十来来的发展，基于内容的图像检索技术已广泛应用于搜索引擎、电子商务、医学、纺织业、皮革业等生活的方方面面。 图像检索按描述图像内容方式的不同可以分为两类，一类是基于文本的图像检索(TBIR, Text Based Image Retrieval)，另一类是基于内容的图像检索(CBIR, Content Based 随着图像数据快速增长，针对基于文本的图像检索方法日益凸现的问题，在1992年美国国家科学基金会就图像数据库管理系统新发展方向达成一致共识，即表示索引图像信息的最有效方式应该是基于图像内容自身的。 基于内容的图像检索技术将图像内容的表达和相似性度量交给计算机进行自动的处理，克服了采用文本进行图像检索所面临的缺陷，并且充分发挥了计算机长于计算的优势，大大提高了检索的效率，从而为海量图像库的检索开启了新的大门
基于内容的图像检索技术?相同物体图像检索相同物体图像检索是指对查询图像中的某一物体，从图像库中找出包含有该物体的图像。 如1.3图所示，给定一幅”蒙娜丽莎”的画像，相同物体检索的目标就是要从图像库中检索出那些包含有”蒙娜丽莎”人物的图片，在经过相似性度量排序后这些包含有”蒙娜丽莎”人物的图片尽可能的排在检索结果的前面。 相同类别图像检索对给定的查询图片，相似图像检索的目标是从图像库中查找出那些与给定查询图像属于同一类别的图像。 相同类别图像检索目前已广泛应用于图像搜索引擎，医学影像检索等领域。对于相同类别图像检索，面临的主要问题是属于同一类别的图像类内变化巨大，而不同类的图像类间差异小。 ，能够降低的维度还是有限的，因而对于这一类图像检索，同样有必要为它构建够高效合理的快速检索机制，使其适应大规模或海量图像的检索。
基于树的图像检索方法将图像对应的特征以树结构的方法组织起来，使得在检索的时候其计算复杂度降到关于图像库样本数目n的对数的复杂度。基于树结构的搜索方法有KD-树8、M-树9等。 此外，基于树结构的检索方法在构建树结构的时候其占用的存储空间往往要比原来的数据大得多，并且对数据分布敏感，从而使得基于树结构的检索方法在大规模图像数据库上也会面临内存受限的问题。 相比基于树结构的图像检索方法，基于哈希的图像检索方法由于能够将原特征编码成紧致的二值哈希码，使得基于哈希的图像检索方法能够大幅的降低内存的消耗，并且由于在计算汉明距离的时候可以使用计算机内部运算器具有的 基于哈希的图像检索方法其关键之处在于设计一个有效的哈希函数集，使得原空间中的数据经过该哈希函数集映射后，在汉明空间其数据间的相似性能够得到较好的保持或增强。 在面向大规模图像检索时，除了采用图像哈希方法外，还有另一类方法，即向量量化的方法，向量量化的方法中比较典型的代表是乘积量化(PQ, Product Quantization)方法，它将特征空间分解为多个低维子空间的笛卡尔乘积
图像检索评价指标1. Precision & Recall & F-Score----image.png 2. AP & mAPimage.png----一个很好的图片概括： ?
hashing-baseline-for-image-retrievalReferenceCode: sift-match-with-ransacReferenceCode: py-cbir-image-search-engine用Simese网络判断两张图的相似度 Retrieval简要介绍CBIR系统流程 Deep Image Retrieval: Learning global representations for image search（很有意思，包括了目标检测和检索 ）基于多层 CNN 特征的图像检索技术Paper: awesome-cbir-papersPaper: Three things everyone should know to improve object
基础概念VLAD是vector of locally aggregated descriptors的简称，是由Jegou et al.在2010年提出，其核心思想是aggregated(积聚)，主要应用于图像检索领域 1.2 相关方法优缺点在深度学习时代之前，图像检索领域以及分类主要使用的常规算法有BoW、Fisher Vector及VLAD等。 (GMM)，通过计算高斯混合模型中的均值、协方差等参数来表示每张图像。 1.3 VLAD算法VLAD算法可以看做是一种简化的FV，其主要方法是通过聚类方法训练一个小的码本，对于每幅图像中的特征找到最近的码本聚类中心，随后所有特征与聚类中心的差值做累加，得到一个k*d的vlad 后，使用ADC方法继续降低储存空间和提高搜索速度其中步骤4、5可选，在步骤3得到残差累加向量后进行L2归一化即可用欧氏距离等计算两张图片的相似性从而实现图片检索一个简单的实现(基于sift特征及orb特征
下面是原理图，具体细节可以看论文，我的TF实现：https:github.comMachineLPconditional-similarity-networks-Tensorflow?
之前因为学习Keras的缘故，看到一个图像检索的Demo，代码实现了输入一张查询照片，检索出最相似的n张照片的效果。? 图像检索示例进而用t-SNE将所有照片降至2维，以便可视化并观察相似照片是否聚集到了一起。 你可能又会好奇，标题不是说好了介绍图像检索的嘛，怎么又扯到深度学习上了，到底是如何实现检索出相似图像，如何用t-SNE对海量图像进行可视化的呢？这其中的缘故，且听我慢慢道来。 那么原本用于图像识别，比如识别一张图像里到底是猫还是狗的卷积神经网络，又是结合到图像检索上的呢？ 类似流程图大致如下，相关阅读：《基于deep learning的快速图像检索系统》： ?
下面简单的对比一下sift和cnn的检索结果：（基于此改进的版本好多：各种sift；cnn（vgg-fc3；vgg（resnet、inception等）-conv；）+PCA等，各种特征融合等等）检索库 sift检索结果：????cnn检索结果：原图：? 检索图：?原图：? 检索图：?原图： ?检索图：?原图：? 检索图：? KMeansfrom matplotlib import pyplot as plt# get_ipython().magic(matplotlib inline) # ### 基于SIFT,BOW的图像检索 # #### 1、SIFT提取每幅图像的特征点# #### 2、聚类获取视觉单词中心（聚类中心），构造视觉单词词典# #### 3、将图像特征点映射到视觉单词上，得到图像特征# #### 4、计算待检索图像的最近邻图像 ,img_dataset,centures,img_paths): 检索图像，找出最像的几个 img:待检索的图像 img_dataset:图像数据库 matrix num_close:显示最近邻的图像数目
前言最近在做一个海量图片检索的项目，可以简单的理解为“以图搜图”，这个功能一开始是搜索引擎带火的，但是后来在电商领域变得非常实用。 在制作这个图片检索的项目前，笔者搜索了一些资料，如今项目临近结尾，便在这里做一些简单的分享。本文先介绍图像检索最基础的一部分知识——利用 Python 检测图像相似度。 这种方法对于寻找一模一样的图片是有效的，但是搜索「相似图片」的效果很差，也不能局部搜索，因此通常应用在「检测图片是否侵权」上。 现在诸如谷歌识图、百度识图几乎都是采用深度学习的方式进行相似性检索，这个下篇文章介绍。为什么余弦相似度不适合用来检测图片相似度最后我们来讨论下为什么不使用余弦相似度来检测图片的相似度。 想要制作一个图像检索系统虽然第一步都是比较图像的相似度，但现如今大多数都是通过深度学习的方法提取出图像特征，然后再进行比较，准确率大大提升。
Datawhale分享作者：阿水，Datawhale成员简介：阿水，Datawhale成员，北京航空航天大学硕士，多次获得国内外数据竞赛TOP名次图像检索是计算机视觉中基础的应用，可分为文字搜图和以图搜图 借助于卷积神经网络CNN强大的建模能力，图像检索的精度越发提高。本次分享，将会从基础分享图像检索的原理和流程，并具体讲解图像局部特征和全局特征的差异性，最后以图像检索比赛为案例，进行独家的分享。 图像检索入门介绍图像检索的定义、图像检索的典型应用和流程2. 图像检索特征 介绍图像全局特征和图像局部特征，进而图像检索过程3. 图像检索案例 以图像检索的应用和竞赛为案例，讲解解决方案图像检索入门? 文字检索与内容检索 ?CBIR 应用场景 ?成熟的图像检索应用涉及到相关算法，也是一个工程问题?图像检索的本质是特征提取和相似度计算的过程?图像检索特征?即使相差万里的图像也有可能是相似的? 如果图像相似，则图像特征也相似?局部特征与全局特征 ?简易代码示例?相似度计算 ?词袋模型?图像检索案例?????????总结?
这些缺陷也导致了图像检索准确率的低下，也局限了全局描述符算法的应用范围。恰在这时，基于局部特征的图像检索算法给解决这一问题带来了曙光。本篇综述主要关注于实例级的图像检索任务。 3 基于SIFT特征的图像检索系统3.1 基本流程基于SIFT特征与CNN特征的图像检索流程如图2所示。?图2：基于SIFT特征与CNN特征的图像检索流程局部特征提取。假设我们有一个含? 4 基于CNN的图像检索系统基于CNN的图像检索方法近年来不断被提出，并且在逐渐取代基于手工检测器和描述符的方法。 这些方法将原始图像作为输入，并在二值化之前生成学习的特征。然而，这些方法大多集中于图像分类式的检索任务，与本次调研所中讨论的实例图像检索不同。 图7：特征维度对图像检索系统准确率的影响?表6：不同类别方法间的效率和准确度的比较另一方面，基于CNN的检索模型在图像例检索中迅速显示出其优势。
以图搜图模式的图像检索是CBIR（基于内容的图像检索）任务中最难的一块，其中由于图像拍摄角度的不同，有些图片只显示了局部信息，有些则有全局信息，在这种情况下的图像检索匹配的效果，以往算法都表现一般。 ，具体而言他是一种基于图像中对象instance的检索匹配。 1、DELF的架构（实现流程）如下图的流程可见，对于任何图像，需要获得特征，此处采用CNN架构来实现特征的抽取，其中DELF抽取的步骤如左图所示，主要区别是有个注意力的得分判断模型。 作者直接在高层的语义上进行关键点检测，而不是在原图上检测。这也是为什么需要用到tensorflow 的object_detect包的原因。 检索匹配，这一步就超级快了。?实验结果?为了丰富实验，以中国澳门著名景点再进行实验，一个取正面，一个以侧面如下图所示：???从上面可以看出，这个效果还是相当好的。
、Lire基于内容的图像检索视觉信息检索库。 目前我主要致力于大规模图像检索研究，在图像检索中除了专注与duplicate search外我也花很大力气在哈希大规模图像检索上。在研究的过程中，我发觉几乎很少有研究者提供不同对比方法的代码。 从用于分类的深度神经网络的最后一个卷积层提取和聚合的特征已被证明是用于各种任务的有用的图像描述符，如迁移学习和图像检索。在基于内容的图像检索中，通常会将视觉上相似的图像聚类在该特征空间中。 本项目通过视觉级别搜索，细粒度类别（实例检索）和图像-文本互搜的方式来测试通用多媒体检索。 Mirror是用于3D重建和相关应用程序的可匹配图像检索管道。与典型的对象检索不同，可匹配的图像检索旨在查找重叠度大的相似图像。
二、基于内容的图像检索流程图像内容检索流程与文本检索流程类似，但二者信息表征方法不同。文本通过词频计算BoW来表征一段文本内容，而图像则使用视觉特征来表示。 Video-Google中检索系统也分为构建词库、构建索引和检索三部分。下图是视觉词库构建流程：?对图像提取若干个局部特征描述子，如sift，对这些描述子进行量化。 基础得到的视觉词库，计算所有图像（或视频中帧）数据的BoVW向量。检索进程启动时，将目标数据库中所有图像的BoVW向量构建索引。 检索时，只需要计算那些与当前查询图像包含相同单词的图像的BoVW向量间的距离即可，即通过减小搜索范围来降低搜索复杂度。 2015年的这篇论文调研和评估了应用于图像检索时，各种特征聚合方法作用于深度卷积特征得到图像的全局特征表示。
其实这些技术都离不开最基本的图像检索技术。本篇文章我们就将对这一技术的原理进行介绍，并通过一个简单的Python脚本来实现一个最基本的图像检索demo。 首先，程序会用extract_features检测图像上的关键点（局部模式的中心点）。 batch_extractor是在所有的图像中批量运行特征提取器，并将特征向量保存在pickled文件中以供后续使用。现在我们来建立类Matcher，它会将待搜索图像和数据库中的图像进行匹配。 def cos_cdist(self, vector): # getting cosine distance between search image and images database #计算待搜索图像与数据库图像的余弦距离 当然，这仅仅是一个demo，在实际计算中，还可以用一些算法来快速计算数百万图像间的余弦距离。你可以使用简单且运行速度相当快的Annoy Index（在1M图像中搜索约需2ms）。
由于网络上的图像和视频数据的快速增长，哈希算法（Hashing）在近几年间引起了极大的关注。由于其较低的计算成本和较高的存储效率，是图像搜索和视频搜索中最常使用的技术之一。 「CNNH」 是早期将深层神经网络与哈希编码融合的工作之一，该工作包括两个阶段来学习图像特征表示和哈希编码。CNNH 的一个缺点是通过学习得到的图像特征表示不能及时反馈给哈希编码。 为了克服 CNNH 的这一缺陷，「Network In Network HashingNINH」 提出了基于三元组损失函数来表示图像的相似性。研究表明，图像特征表示和哈希编码可以在一个框架内相互促进。 「3」大量的实验结果表明，我们的方法在图像检索问题上，取得了比现最好方法更好的结果，从而验证了我们方法的有效性。 摘要：随着网络上图像和视频数据的快速发展，近几年图像及视频检索也被广泛的研究。得益于深度学习的发展，深度哈希方法在图像检索方面也取得了一定的成果。
腾讯云图像分析基于深度学习等人工智能技术，提供综合性图像理解、图像处理、图像质量评估等服务，包含图像标签、logo识别、动漫人物识别、植物识别等，可以用于智能相册、视频理解、AI营销等场景…..
扫码关注云+社区
领取腾讯云代金券
云服务器
测试服务 WeTest
网站备案
文件存储
即时通信
