アルゴリズムを見つける類似画像
https://stackoverflow.com/questions/75891
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09-06-2019 - |
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いるアルゴリズムを決定できるかどうかは似と認識し、同様のパターン、色、明るさ、形状等かのポインタとしてどのパラメータは人間の脳の使用を分類し'ます。..
していた元のマッチングに基づくものと思われる主にマッチング変形パターンの形状。
解決
そして、似たような、分解の画像を使った署名 ウェーブレット変換.
私たちの最大の n 係数から変換チャネル録音もお楽しみいただけます。※これにより選別一覧(発電所)の入ったタプルにabs(電力).類似画像共有の類似性にとって重要な係数を同じます。
いるという次の欲が出ることもに変換、画像へのYUVフォーマットの効果的にできる量を用いた類似形状(Yチャンネル)の色（紫外線チャンネル).
できるアプリケーションを起動させ私の実施の mactorii, が、残念ながらなんと働しているとい:-)
もう一つの方法は、一部の友人たちの鉱山用のものを、一定の成果は、単純にリサイズイメージをください"と言っていたら4x4ピクセルや店内にご署名を表します。ところ、2つの画像できる点に言をコンピューティングするこ マンハッタン距離 との間に2つの画像を使用し、対応するピクセルです。いての詳細はどのように行われるサイズ変更でき合いの様々なアルゴリズムを利用する課題を見つけるには適しています。
他のヒント
pHash ができます。
知覚のハッシュ。指紋のオーディオ、ビデオや画像ファイルのことを数学的に基づき、オーディオや映像コンテンツに含まれる.な暗号化ハッシュ機能にとどまらざるを得なかったに雪崩の影響の小さな変化を入力への急激な変化の知覚的ハッシュには"あり"につ場合、入力を視覚的に行い,聴す。
に使用しました ふる 再検出て同じオブジェクトの異なる。でもパワフルな複合体が失わせないアイテムです。場合に初めて投稿させていたのは、僕の同様の簡単なパラメータに基づく二つの違いが動画でお伝えいしております。一部のポインター:
- 正規化の画像の例の平均輝度の両方の画像は同じ計算し、平均的な輝度の両やスケールを明のように、比(避けるクリッピングに最高レベル)が興味のある形状をよけるようになります。
- 和の色差は正規化した画像です
- 見端の画像との距離を測定するbetwee端をピクセルの両方。（形状）
- 分割画像の離散地域との比較の平均色んでいます。
- しきい値の画像では一定のレベルとカウントをピクセル数がこの結果、白黒画像が異なります。
を使用できる 知覚画像Diff
このコマンドラインできるユーティリティを比較し二つの画像を知覚)。それは、使用する計算モデルは、人間の視覚システムを判断する二つの画像の視覚的に異なるようにマイナーチェンジピクセルは無視されます。プラスが大幅に低減番号の誤検知の違いによって生じる乱数生成,OSやマシンアーキテクチャます。
られない難しい問題なし！-によりどの程度正確なのだが、にもよりますどのような画像です。利用できるヒストグラムの比較色が明らかにな考慮しの空間分布によって、そうした色の画像（形状).エッジ検出が得られるかについての種類の区分（キング形状)を提供できるパターンマッチングに対し別のイメージです。利用できるcoocurence行列を比較し質感を検討することにより画像としての行列のピクセル値を比べるとその行列.あの書籍が画像のマッチングマシンビジョン--検索Amazonべきである。
武器agiは、dexで下がらないboxerぐ!
私の研究室に必要なこの問題を解決するには、使用Tensorflow.この フルアプリ 実施の可視化画像の類似性を認める事でしょう。
のためのチュートリアルvectorizing画像の類似度の計算、チェックアウト このページ.こちらはPythonのもののポスト全ワークフロー):
from __future__ import absolute_import, division, print_function
"""
This is a modification of the classify_images.py
script in Tensorflow. The original script produces
string labels for input images (e.g. you input a picture
of a cat and the script returns the string "cat"); this
modification reads in a directory of images and
generates a vector representation of the image using
the penultimate layer of neural network weights.
Usage: python classify_images.py "../image_dir/*.jpg"
"""
# Copyright 2015 The TensorFlow Authors. All Rights Reserved.
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.
# ==============================================================================
"""Simple image classification with Inception.
Run image classification with Inception trained on ImageNet 2012 Challenge data
set.
This program creates a graph from a saved GraphDef protocol buffer,
and runs inference on an input JPEG image. It outputs human readable
strings of the top 5 predictions along with their probabilities.
Change the --image_file argument to any jpg image to compute a
classification of that image.
Please see the tutorial and website for a detailed description of how
to use this script to perform image recognition.
https://tensorflow.org/tutorials/image_recognition/
"""
import os.path
import re
import sys
import tarfile
import glob
import json
import psutil
from collections import defaultdict
import numpy as np
from six.moves import urllib
import tensorflow as tf
FLAGS = tf.app.flags.FLAGS
# classify_image_graph_def.pb:
# Binary representation of the GraphDef protocol buffer.
# imagenet_synset_to_human_label_map.txt:
# Map from synset ID to a human readable string.
# imagenet_2012_challenge_label_map_proto.pbtxt:
# Text representation of a protocol buffer mapping a label to synset ID.
tf.app.flags.DEFINE_string(
'model_dir', '/tmp/imagenet',
"""Path to classify_image_graph_def.pb, """
"""imagenet_synset_to_human_label_map.txt, and """
"""imagenet_2012_challenge_label_map_proto.pbtxt.""")
tf.app.flags.DEFINE_string('image_file', '',
"""Absolute path to image file.""")
tf.app.flags.DEFINE_integer('num_top_predictions', 5,
"""Display this many predictions.""")
# pylint: disable=line-too-long
DATA_URL = 'http://download.tensorflow.org/models/image/imagenet/inception-2015-12-05.tgz'
# pylint: enable=line-too-long
class NodeLookup(object):
"""Converts integer node ID's to human readable labels."""
def __init__(self,
label_lookup_path=None,
uid_lookup_path=None):
if not label_lookup_path:
label_lookup_path = os.path.join(
FLAGS.model_dir, 'imagenet_2012_challenge_label_map_proto.pbtxt')
if not uid_lookup_path:
uid_lookup_path = os.path.join(
FLAGS.model_dir, 'imagenet_synset_to_human_label_map.txt')
self.node_lookup = self.load(label_lookup_path, uid_lookup_path)
def load(self, label_lookup_path, uid_lookup_path):
"""Loads a human readable English name for each softmax node.
Args:
label_lookup_path: string UID to integer node ID.
uid_lookup_path: string UID to human-readable string.
Returns:
dict from integer node ID to human-readable string.
"""
if not tf.gfile.Exists(uid_lookup_path):
tf.logging.fatal('File does not exist %s', uid_lookup_path)
if not tf.gfile.Exists(label_lookup_path):
tf.logging.fatal('File does not exist %s', label_lookup_path)
# Loads mapping from string UID to human-readable string
proto_as_ascii_lines = tf.gfile.GFile(uid_lookup_path).readlines()
uid_to_human = {}
p = re.compile(r'[n\d]*[ \S,]*')
for line in proto_as_ascii_lines:
parsed_items = p.findall(line)
uid = parsed_items[0]
human_string = parsed_items[2]
uid_to_human[uid] = human_string
# Loads mapping from string UID to integer node ID.
node_id_to_uid = {}
proto_as_ascii = tf.gfile.GFile(label_lookup_path).readlines()
for line in proto_as_ascii:
if line.startswith(' target_class:'):
target_class = int(line.split(': ')[1])
if line.startswith(' target_class_string:'):
target_class_string = line.split(': ')[1]
node_id_to_uid[target_class] = target_class_string[1:-2]
# Loads the final mapping of integer node ID to human-readable string
node_id_to_name = {}
for key, val in node_id_to_uid.items():
if val not in uid_to_human:
tf.logging.fatal('Failed to locate: %s', val)
name = uid_to_human[val]
node_id_to_name[key] = name
return node_id_to_name
def id_to_string(self, node_id):
if node_id not in self.node_lookup:
return ''
return self.node_lookup[node_id]
def create_graph():
"""Creates a graph from saved GraphDef file and returns a saver."""
# Creates graph from saved graph_def.pb.
with tf.gfile.FastGFile(os.path.join(
FLAGS.model_dir, 'classify_image_graph_def.pb'), 'rb') as f:
graph_def = tf.GraphDef()
graph_def.ParseFromString(f.read())
_ = tf.import_graph_def(graph_def, name='')
def run_inference_on_images(image_list, output_dir):
"""Runs inference on an image list.
Args:
image_list: a list of images.
output_dir: the directory in which image vectors will be saved
Returns:
image_to_labels: a dictionary with image file keys and predicted
text label values
"""
image_to_labels = defaultdict(list)
create_graph()
with tf.Session() as sess:
# Some useful tensors:
# 'softmax:0': A tensor containing the normalized prediction across
# 1000 labels.
# 'pool_3:0': A tensor containing the next-to-last layer containing 2048
# float description of the image.
# 'DecodeJpeg/contents:0': A tensor containing a string providing JPEG
# encoding of the image.
# Runs the softmax tensor by feeding the image_data as input to the graph.
softmax_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('softmax:0')
for image_index, image in enumerate(image_list):
try:
print("parsing", image_index, image, "\n")
if not tf.gfile.Exists(image):
tf.logging.fatal('File does not exist %s', image)
with tf.gfile.FastGFile(image, 'rb') as f:
image_data = f.read()
predictions = sess.run(softmax_tensor,
{'DecodeJpeg/contents:0': image_data})
predictions = np.squeeze(predictions)
###
# Get penultimate layer weights
###
feature_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('pool_3:0')
feature_set = sess.run(feature_tensor,
{'DecodeJpeg/contents:0': image_data})
feature_vector = np.squeeze(feature_set)
outfile_name = os.path.basename(image) + ".npz"
out_path = os.path.join(output_dir, outfile_name)
np.savetxt(out_path, feature_vector, delimiter=',')
# Creates node ID --> English string lookup.
node_lookup = NodeLookup()
top_k = predictions.argsort()[-FLAGS.num_top_predictions:][::-1]
for node_id in top_k:
human_string = node_lookup.id_to_string(node_id)
score = predictions[node_id]
print("results for", image)
print('%s (score = %.5f)' % (human_string, score))
print("\n")
image_to_labels[image].append(
{
"labels": human_string,
"score": str(score)
}
)
# close the open file handlers
proc = psutil.Process()
open_files = proc.open_files()
for open_file in open_files:
file_handler = getattr(open_file, "fd")
os.close(file_handler)
except:
print('could not process image index',image_index,'image', image)
return image_to_labels
def maybe_download_and_extract():
"""Download and extract model tar file."""
dest_directory = FLAGS.model_dir
if not os.path.exists(dest_directory):
os.makedirs(dest_directory)
filename = DATA_URL.split('/')[-1]
filepath = os.path.join(dest_directory, filename)
if not os.path.exists(filepath):
def _progress(count, block_size, total_size):
sys.stdout.write('\r>> Downloading %s %.1f%%' % (
filename, float(count * block_size) / float(total_size) * 100.0))
sys.stdout.flush()
filepath, _ = urllib.request.urlretrieve(DATA_URL, filepath, _progress)
print()
statinfo = os.stat(filepath)
print('Succesfully downloaded', filename, statinfo.st_size, 'bytes.')
tarfile.open(filepath, 'r:gz').extractall(dest_directory)
def main(_):
maybe_download_and_extract()
if len(sys.argv) < 2:
print("please provide a glob path to one or more images, e.g.")
print("python classify_image_modified.py '../cats/*.jpg'")
sys.exit()
else:
output_dir = "image_vectors"
if not os.path.exists(output_dir):
os.makedirs(output_dir)
images = glob.glob(sys.argv[1])
image_to_labels = run_inference_on_images(images, output_dir)
with open("image_to_labels.json", "w") as img_to_labels_out:
json.dump(image_to_labels, img_to_labels_out)
print("all done")
if __name__ == '__main__':
tf.app.run()
一部の画像認識ソフトウェア-ソリューションがない純粋なアルゴリズムに基づくもの 神経ネットワーク 概念です。チェック http://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_neural_network やすなわちNeuronDotNetるのも面白いサンプル: http://neurondotnet.freehostia.com/index.html
ある関連研究をKohonenの神経ネットワーク/自己組織化マップ
両り学術システム(Google for PicSOM)以下学
( http://www.generation5.org/content/2004/aiSomPic.asp ,作るには適しません
すべての作業enviroments))の発表が存在します。
合計の正方形の違い、ピクセルの色の値を大幅にスケールダウンバージョン(例:6x6ピクセル）の作品がります。同一の画像の利回り0の類似画像の利回り小さな番号の異なる画像の利回り大きます。
シャーロック-ホームズ上記の考えるためのYUV初音に興味が私の作品は大きな問題点というのは、私の画像を演算することができます"と異なる"この結果は正しい結果もの視点からcolourblindる。
この音のようなビジョンの問題です。いう適応性の向上などの焼線抽出アルゴリズムです。の概念をこれら二つのを助けるべきと近いこの問題です。エッジ検出はもっと簡単な所からすれば新しいビジョンアルゴリズムとしての説明を行います。
このパラメータとして分類:
- カラーパレット&位置(勾配の計算、グラフのヒストグラム色）
- 含まれる形状(Ada.向上訓練を検出す形状)
によってどのくらい正確な結果が必要となりますので、皆さんなの画像をn×nのピクセルブロックを分析します。に取得する場合とは異なる結果の最初のブロックできな処理を停止し、一部のパフォーマンスが改善して
解析のためのマスすることも可能ですの和の色の値です。
きを行うブロックマッチング動作推定の画像測定の総額の残留物や動きベクトル費用のようなビデオエンコーダ).この補正モーション;のためのボーナスポイント、アフィン変換モーション推定(補正ズおよびストレッチやツール。きも重なったブロックには光フローです。
として最初のパスを試すことができますを利用したカラーヒストグラム.しかし、本当に必要絞込み問題。汎用画像マッチングが難しい問題です。
今回参加の議論を行う。
しても使用ORBの方法論の検出においても同様なポイント間ます。下記のリンクを直接実装をORBにpython
http://scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/plot_orb.html
もopenCVが直接実施のORB.だ詳細情報の研究を記述します。
あ答え、他のスレッドのこんだものを含むスペクトル解析う。にて、 の画像の下での位相と振幅情報を比較します。これを避けることになるだろうが、問題作の変化との強度の違いがある。とにかく、これだけの思惑から、このよう興味深い問題です。ばら検索 http://scholar.google.com ていらっしゃることだと思いますが幾つかの論文です。
