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1.引言
图像对比是在计算机视觉和图像处理中常见的任务之一。它可以用于识别重复图片、图像搜索、图像相似性比较等应用场景。实现图片对比方法的方法有多种#xff0c;根据不同的需求和图片类型#xff0c;可以选择适合的实现方案。如果对于简单的…图像对比方法介绍及实现
1.引言
图像对比是在计算机视觉和图像处理中常见的任务之一。它可以用于识别重复图片、图像搜索、图像相似性比较等应用场景。实现图片对比方法的方法有多种根据不同的需求和图片类型可以选择适合的实现方案。如果对于简单的图片对比需求可以选择基于像素比较或直方图比较的方法如果对于复杂的图片对比需求可以选择基于特征提取和匹配或深度学习模型的方法。
2.图像对比方法介绍及优缺点
图片相似度对比的需求可以考虑以下几种实现方案
2.1基于像素比较
实现方式基于像素比较的方法是最简单直接的图像对比方法之一。它通过逐像素比较两张图片的RGB值或灰度值来计算相似度。常用的像素比较方法包括均方差MSE和结构相似性指数SSIM等。优点简单易实现适用于任何类型的图片。缺点对于颜色、亮度、尺寸等变化较大的图片可能无法准确判断相似度。
2.2基于直方图比较 实现方式计算两张图片的直方图并比较直方图的相似度如卡方距离、余弦相似度等。直方图对比是一种基于图像颜色分布的对比方法。它通过计算两张图片的直方图并比较直方图之间的差异来评估图像的相似性。直方图对比方法适用于图像颜色分布较为重要的场景如图像分类、图像搜索等。 在直方图对比方法中通常使用颜色直方图来表示图像的颜色分布。颜色直方图将图像中每个像素的颜色值统计为不同颜色区间的频次从而得到一个描述图像颜色分布的直方图。常用的颜色空间包括RGB、HSV和Lab等。 优点对于颜色分布相似但像素值不同的图片具有较好的效果适用于某些类型的图片如艺术作品。 缺点对于颜色分布差异较大的图片可能无法准确判断相似度。 直方图对比方法的步骤如下
对两张图片分别计算颜色直方图。可以使用OpenCV等库提供的函数来计算直方图。比较两个直方图之间的差异可以使用直方图距离度量方法如巴氏距离Bhattacharyya distance、3. 卡方距离Chi-square distance等。根据直方图距离计算出两张图片的相似度评分。
2.3基于特征提取和匹配
实现方式使用图像处理库如OpenCV提取图片的特征如SIFT、SURF、ORB等并进行特征匹配。基于特征提取的方法通过使用预训练的深度学习模型来提取图像的特征表示并计算特征之间的相似度。常用的特征提取模型包括VGG16、ResNet、Inception等。这些模型可以提取出图像的高级语义信息从而更准确地衡量图像之间的相似性。优点对于物体形状、纹理等特征较为重要的图片具有较好的效果。缺点对于颜色分布相似但形状、纹理不同的图片可能无法准确判断相似度。
2.4基于深度学习模型
实现方式使用深度学习模型如卷积神经网络 CNN对图片进行特征提取并计算特征的相似度。优点对于各种类型的图片具有较好的效果可以学习到更高级的特征表示。缺点需要大量的训练数据和计算资源模型训练和部署相对复杂。
3.图像对比方法实现
3.1基于像素比较
3.1.1基于像素比较的图像相似度对比可以通过计算两张图片的像素级差异来实现。下面是一个简单的示例代码
import cv2
import numpy as npdef compare_images_pixel(img1_path, img2_path):# 读取两张图片img1 cv2.imread(img1_path)img2 cv2.imread(img2_path)# 确保两张图片具有相同的尺寸img1 cv2.resize(img1, (img2.shape[1], img2.shape[0]))# 计算两张图片的差异diff cv2.absdiff(img1, img2)diff_gray cv2.cvtColor(diff, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 将差异图像转换为二值图像_, threshold cv2.threshold(diff_gray, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 计算相似度similarity np.mean(threshold)return similarity# 示例用法img1_path image1.jpg
img2_path image2.jpg
similarity compare_images_pixel(img1_path, img2_path)
print(相似度, similarity)上述代码中使用OpenCV库读取两张图片并确保它们具有相同的尺寸。然后计算两张图片的差异并将差异图像转换为二值图像。最后通过计算二值图像的平均值作为相似度指标。较小的平均值表示两张图片的像素差异较小相似度较高。
3.1.2优化基于像素比较方法对于颜色、亮度、尺寸等变化较大的图片的相似度判断可以结合结构相似性Structural Similarity, SSIM指标和方差参数进行优化。下面是一个可行的方法 计算结构相似性SSIM指标 使用OpenCV的cv2.cvtColor函数将两张图片转换为灰度图像。使用skimage.measure.compare_ssim函数计算两张灰度图像的SSIM指标。 计算方差参数 使用OpenCV的cv2.cvtColor函数将两张图片转换为灰度图像。计算两张灰度图像的像素值方差可以使用numpy.var函数。 综合考虑SSIM指标和方差参数 对于SSIM指标值越接近1表示两张图片的结构相似性越高相似度越高。对于方差参数较小的方差表示两张图片的像素值差异较小相似度越高。可以通过加权综合考虑SSIM指标和方差参数得到最终的相似度评分。
下面是一个示例代码演示如何使用SSIM指标和方差参数优化基于像素比较的相似度判断
import cv2
import numpy as np
#from skimage.measure import compare_ssim 原因因为在skimage高版本中原来的compare_psnr和compare_ssim已经被移除
from skimage.metrics import structural_similarity as compare_ssim
from skimage.metrics import peak_signal_noise_ratio as compare_psnrdef compare_images_pixel(img1_path, img2_path):# 读取两张图片img1 cv2.imread(img1_path)img2 cv2.imread(img2_path)# 确保两张图片具有相同的尺寸img1 cv2.resize(img1, (img2.shape[1], img2.shape[0]))# 计算结构相似性SSIM指标img1_gray cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)img2_gray cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)ssim_score compare_ssim(img1_gray, img2_gray)# 计算方差参数img1_var np.var(img1_gray)img2_var np.var(img2_gray)var_diff np.abs(img1_var - img2_var)# 综合考虑SSIM指标和方差参数得到最终的相似度评分similarity ssim_score * (1 - var_diff)return similarity# 示例用法
img1_path image1.jpg
img2_path image2.jpg
similarity compare_images_pixel(img1_path, img2_path)
print(相似度, similarity)在上述示例代码中首先使用OpenCV的cv2.cvtColor函数将两张图片转换为灰度图像。然后使用skimage.measure.compare_ssim函数计算灰度图像的SSIM指标。接下来计算灰度图像的方差参数通过numpy.var函数计算。最后通过加权综合考虑SSIM指标和方差参数得到最终的相似度评分。这样可以更好地处理颜色、亮度、尺寸等变化较大的图片提高相似度判断的准确性。 加权的数值可以根据具体需求和实际情况进行调整和优化。在示例代码中我使用了一个简单的加权方案将SSIM指标和方差参数进行加权综合。具体来说我将SSIM指标乘以(1 - var_diff)作为最终的相似度评分。 这个加权方案的目的是在保持结构相似性的基础上对方差参数进行一定程度的惩罚。当两张图片的方差差异较大时相似度评分会相应降低。这样可以更好地处理颜色、亮度、尺寸等变化较大的图片提高相似度判断的准性。 然而这个加权方案可能并不适用于所有情况。根据具体的应用场景和需求你可能需要根据实际情况进行调整和优化加权的数值。可以尝试不同的加权方案并通过测试和评估来确定最佳的加权参数。这样可以根据具体情况优化解决像素比较方法对于颜色、亮度、尺寸等变化较大的图片的相似度判断。 3.2基于直方图比较
基于直方图比较的图像相似度对比可以通过计算两张图片的颜色直方图差异来实现。下面是一个简单的示例代码
import cv2
import numpy as npdef compare_images_histogram(img1_path, img2_path):# 读取两张图片img1 cv2.imread(img1_path)img2 cv2.imread(img2_path)# 将图片转换为HSV颜色空间img1_hsv cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2HSV)img2_hsv cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2HSV)# 计算图片的直方图hist1 cv2.calcHist([img1_hsv], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256])hist2 cv2.calcHist([img2_hsv], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256])# 归一化直方图cv2.normalize(hist1, hist1, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX, -1)cv2.normalize(hist2, hist2, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX, -1)# 计算直方图的差异similarity cv2.compareHist(hist1, hist2, cv2.HISTCMP_CORREL)return similarity# 示例用法
img1_path image1.jpg
img2_path image2.jpg
similarity compare_images_histogram(img1_path, img2_path)
print(相似度, similarity)上述代码中使用OpenCV库读取两张图片并将它们转换为HSV颜色空间。然后计算图片的颜色直方图并归一化直方图。最后通过使用cv2.compareHist函数计算直方图的相关性作为相似度指标。相关性的范围是[-1, 1]值越接近1表示两张图片的颜色分布越相似相似度越高。
3.3 基于特征提取和匹配
3.3.1在Python中可以使用OpenCV库来实现基于特征提取和匹配的图片相似度对比。下面是一些简单的示例代码
使用SURF算法的示例代码
import cv2def compare_images(img1_path, img2_path):# 读取两张图片img1 cv2.imread(img1_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)img2 cv2.imread(img2_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 创建SIFT特征提取器sift cv2.xfeatures2d.SIFT_create()# 在两张图片上检测关键点和计算特征描述子keypoints1, descriptors1 sift.detectAndCompute(img1, None)keypoints2, descriptors2 sift.detectAndCompute(img2, None)# 创建FLANN匹配器flann cv2.FlannBasedMatcher()# 使用knnMatch进行特征匹配matches flann.knnMatch(descriptors1, descriptors2, k2)# 进行筛选保留较好的匹配结果good_matches []for m, n in matches:if m.distance 0.7 * n.distance:good_matches.append(m)# 计算相似度similarity len(good_matches) / max(len(descriptors1), len(descriptors2))return similarity# 示例用法
img1_path image1.jpg
img2_path image2.jpg
similarity compare_images(img1_path, img2_path)
print(相似度, similarity)上述代码中使用SIFT算法提取图片的特征描述子然后使用FLANN匹配器进行特征匹配。通过筛选出较好的匹配结果计算匹配点数目与特征描述子数目的比值作为相似度指标。
使用SURF加速稳健特征算法的示例代码
import cv2def compare_images_surf(img1_path, img2_path):# 读取两张图片img1 cv2.imread(img1_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)img2 cv2.imread(img2_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 创建SURF特征提取器surf cv2.xfeatures2d.SURF_create()# 在两张图片上检测关键点和计算特征描述子keypoints1, descriptors1 surf.detectAndCompute(img1, None)keypoints2, descriptors2 surf.detectAndCompute(img2, None)# 创建FLANN匹配器flann cv2.FlannBasedMatcher()# 使用knnMatch进行特征匹配matches flann.knnMatch(descriptors1, descriptors2, k2)# 进行筛选保留较好的匹配结果good_matches []for m, n in matches:if m.distance 0.7 * n.distance:good_matches.append(m)# 计算相似度similarity len(good_matches) / max(len(descriptors1), len(descriptors2))return similarity# 示例用法
img1_path image1.jpg
img2_path image2.jpg
similarity compare_images_surf(img1_path, img2_path)
print(相似度, similarity)使用ORB算法的示例代码
import cv2def compare_images_orb(img1_path, img2_path):# 读取两张图片img1 cv2.imread(img1_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)img2 cv2.imread(img2_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 创建ORB特征提取器orb cv2.ORB_create()# 在两张图片上检测关键点和计算特征描述子keypoints1, descriptors1 orb.detectAndCompute(img1, None)keypoints2, descriptors2 orb.detectAndCompute(img2, None)# 创建BFMatcher匹配器bf cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheckTrue)# 使用match进行特征匹配matches bf.match(descriptors1, descriptors2)# 进行筛选保留较好的匹配结果good_matches sorted(matches, keylambda x: x.distance)[:int(len(matches) * 0.15)]# 计算相似度similarity len(good_matches) / max(len(descriptors1), len(descriptors2))return similarity# 示例用法
img1_path image1.jpg
img2_path image2.jpg
similarity compare_images_orb(img1_path, img2_path)
print(相似度, similarity)在上述代码中使用SURF算法或ORB算法提取图片的特征描述子并使用FLANN匹配器或BFMatcher匹配器进行特征匹配。通过筛选出较好的匹配结果计算匹配点数目与特征描述子数目的比值作为相似度指标。
3.3.2 这三种算法SIFT、SURF和ORB是用于图像特征提取和匹配的常见算法它们有以下区别 SIFT尺度不变特征变换算法 SIFT算法在尺度空间中检测关键点并计算关键点的局部特征描述子。SIFT算法具有较好的尺度不变性和旋转不变性对于尺度和旋转变化较大的图片具有较好的效果。SIFT算法相对复杂计算量较大但在特征提取方面具有很好的效果。 SURF加速稳健特征算法 SURF算法是对SIFT算法的改进通过使用快速Hessian矩阵检测关键点并使用积分图像计算特征描述子提高了算法的速度。SURF算法对于尺度和旋转变化较大的图片具有较好的效果且速度比SIFT算法更快。SURF算法相对于SIFT算法来说对于一些尺寸较小的特征和一些噪声更加敏感。 ORBOriented FAST and Rotated BRIEF算法 ORB算法是一种基于FAST特征检测器和BRIEF特征描述子的快速特征提取算法。ORB算法结合了FAST特征检测器的速度和BRIEF特征描述子的简洁性具有较快的速度和较小的内存占用。ORB算法对于尺度和旋转变化较小的图片具有较好的效果适用于实时应用和计算资源有限的场景。
总体而言SIFT算法在精度和鲁棒性方面表现良好但计算量较大SURF算法在速度上有所改进对尺度和旋转变化较大的图片具有较好的效果ORB算法在速度和内存占用方面具有优势适用于实时应用和计算资源有限的场景。选择哪种算法取决于具体应用场景和对速度、精度、计算资源的要求。
3.4 基于深度学习模型
基于深度学习模型的图像相似度对比可以通过使用卷积神经网络Convolutional Neural Network, CNN来提取图像的特征表示并计算特征之间的相似度来实现。下面是一个示例代码演示如何使用预训练的CNN模型来计算图像相似度
import cv2
import numpy as np
from tensorflow.keras.applications import VGG16
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import preprocess_inputdef extract_features(img_path, model):# 读取图像并预处理img image.load_img(img_path, target_size(224, 224))x image.img_to_array(img)x np.expand_dims(x, axis0)x preprocess_input(x)# 提取特征features model.predict(x)return features.flatten()def compare_images_deep(img1_path, img2_path):# 加载预训练的VGG16模型不包括顶层分类器base_model VGG16(weightsimagenet, include_topFalse)model Model(inputsbase_model.input, outputsbase_model.get_layer(block5_pool).output)# 提取图像特征img1_features extract_features(img1_path, model)img2_features extract_features(img2_path, model)# 计算特征之间的余弦相似度similarity np.dot(img1_features, img2_features) / (np.linalg.norm(img1_features) * np.linalg.norm(img2_features))return similarity# 示例用法
img1_path image1.jpg
img2_path image2.jpg
similarity compare_images_deep(img1_path, img2_path)
print(相似度, similarity)在上述示例代码中首先加载预训练的VGG16模型并提取模型的某一层的输出作为图像的特征表示。然后使用extract_features函数读取图片并预处理然后通过模型提取特征。接下来计算两张图片特征之间的余弦相似度作为相似度评分。余弦相似度的范围是[-1, 1]值越接近1表示两张图片的特征表示越相似相似度越高。
需要注意的是上述示例代码使用了预训练的VGG16模型作为示例你也可以根据具体需求选择其他的预训练模型或者自己训练一个适合特定任务的深度学习模型。同时根据具体情况你可能需要对模型进行微调或调整参数以获得更好的相似度判断效果。
