怎么用Python构建图片处理搜索引擎

这篇文章给大家分享的是有关怎么用Python构建图片处理搜索引擎的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。***公司和反向图片搜索有很多***的科免费云主机、域名技公司把RIQ用得很好。例如，Pinterest 2014年***次实现视觉搜索。随后2015年它发布了一个白皮书，揭示了视觉搜索的结构。反向图片搜索使得Pinterest能够从时尚的东西中提取视觉元素，然后给消费者推荐类似的产品。众所周知，Google图片使用反向图片搜索技术，它允许用户上传一张图片然后搜索相关的图片。上传的图片通过算法分析，制作出一个数学模型，然后跟Google数据库中成千上万的图片进行比较，直到找到匹配的或者相似的图片。这是OpenCV2.4.9特性体验报告的一张图算法和Python库在我们动手之前，让我们大致看一下构建一个图片搜索需要哪些Python元素。专利算法SIFT(尺度不变特征变换)使用图像标识符来识别相似图像的没有费用的专利技术。即使图片的尺寸、角度、深度不同，这项技术还是能将内容相似的图片匹配成功。SIFT以大量的从图片中提取的特性作为搜索的标准。能匹配相同物体从不同视角拍摄的图片，能够通过不变的特性进行搜索匹配。SURF(加速鲁棒特征)算法SURF和SIFT一样也是不收费的专利算法，可以说是加速版的SIFT。与SIFT不同的是，SURF使用盒过滤器近似高斯拉普拉斯算子。SURF使用Hessian矩阵来判断图像的位置和大小。在许多应用中，旋转不变性都不是一个必要条件，所以不用寻找方向的话算法速度会快很多。SURF包含了几个特性使得计算的每一个步骤都得到了速度上的提升。图片经过旋转和模糊之后，SURF依旧工作的很好，而且比SIFT快3倍。不过在光源和视角变换方面SURF不太行。OpenCV提供了SURF功能，SURF.compute和SURF.detect可以用来找到描述符和关键点。开源算法KAZE算法KAZE是一个开源2D多尺度和新特性探测和描述算法，它运作于非线性尺度空间。添加剂算子分裂(AOS)的有效技术和可变热导扩散被用来构建非线性尺度空间。多尺度图像处理的基础很简单–构建一个图像的尺度空间，然后用一个函数处理图像，增强图像的尺度或者时间。AKAZE(加速KAZE)算法从名字可以猜到，这个算法更快，它能快速找到两个图片之间匹配的关键。AKAZE使用一个二进制描述符和非线性尺度空间来平衡准确度和速度。BRISK(二进制鲁棒尺度不变关键点)算法BRISK在探测和匹配描述符和关键点方面很棒。这个算法适应性很强的、尺度空间基于FAST的、使用bit-string描述符的探测器，它能够显著地加快搜索的速度。尺度空间关键点探测和关键点描述有助于性能的优化FREAK(快速视网膜关键点)算法这是一个由人眼启发的新的关键点描述符。根据图像强度的比较有效地计算出一个二进制级联字符串。相比于BRISK, SURF 和 SIFT，FREAK计算更快，更省内存。ORB(原生的FAST和旋转的BRIEF)ORB是一个二进制描述符，它能够抗噪声并具有旋转不变性。ORB基于FAST关键点探测和BRIEF描述符，这两者共同造就了它的低消耗和高性能。除了快速和准确的方向组件，计算原生BRIEF，分析变化以及与原生BRIEF的关系，是ORB的另一大特色。Python库OpenCVOpenCF分学术使用版本和商用版本。作为一个开源机器学习和机器视觉库，OpenCV使得各类机构能够很容易地基于OpenCV构建自己的版本。超过2500个优化的算法，包含目前***进的机器学习和机器视觉算法，能够处理各类需求：人脸检测、物体鉴定、相机移动跟踪、寻找相似图片，眼球跟踪，场景识别等。***公司像Google, Yahoo, IBM, Sony, Honda, Microsoft 和 Intel 都大量使用OpenCV库。OpenCV使用Python, Java, C, C++ 和 MATLAB做编程接口，同时支持Windows, Linux, Mac OS 和 Android平台。Python Imaging Library(PIL)PIL在做图像及图形处理的时候支持若干种语言格式，它使得你的Python能够处理图像。图像处理的标准流程包括图像增强，透明度和屏蔽处理，图像滤波，每像素的操作等。构建图片搜索引擎一个图片搜索引擎能够从已有的图片中挑出相似的图片，***的就是Google的图片搜索引擎。对于新的图片搜索引擎项目，有很多构建的方法，这里列举一些：使用图像提取，图像描述提取，元数据提取和搜索结果提取，建立一个图像搜索引擎。定义你的图像描述符，对数据集进行索引，定义你的相似读矩阵，然后搜索并排名。选择要搜索的图片，选择已有图片的文件夹，在文件夹中遍历图片，创建图片特征索引，用相同的特征和要搜索的图片进行匹配，获取能够匹配的图片。我们的做法是一开始匹配图片的灰度版本，逐渐开始使用像SIFT 和 SURF这样复杂的特征匹配算法，最终使用了开源的算法BRISK。这些算法都只需要很小的修改，就能给出有效的结果。基于这些算法构建一个图像搜索引擎可以有很多应用，例如分析图像受欢迎程度，图片内物体的鉴定等等。感谢各位的阅读！关于“怎么用Python构建图片处理搜索引擎”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！

相关推荐: vue如何使用vue-loader

这篇文章主要介绍vue如何使用vue-loader，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！vue-loader小技巧vue-loader 是处理 *.vue 文件的 webpack loader。它本身提供了丰富的 API，有些 …