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介绍
作为人类我们通常非常善于发现图像中的差异。例如常见的游戏——两张图像找不同。现在让我们玩下这个游戏吧首先让我们看看上面的图像三十秒内看看是否能够从中找出有什么不同的地方。
答案水果、冰淇淋和饮料的颜色发生了明显改变窗帘、太阳也发生了改变这是不是很简单呢如果有补充的答案请在留言处给出哦
这类问题对于人类来说看起来是一件轻而易举的事情但是对于计算机来说这可不是一件容易的事儿。这是由于计算机只能从我们训练它的模型中学习才最终具有这类能力。目前有很多很好的模型可以对批量图像进行分类比如TensorFlow和Keras等开源工具。
借助于这类开源工具库计算机视觉领域的研究得以高发展。现在我们也可以借助于这类工具箱创建非常复杂的模型以及解决比较复杂的问题例如kaggleAnimals-10该数据集包含数十种不同类型动物的图像以及非动物图像。所要做的就是创建一个模型来预测图片是哪种类型的动物。
MSE和SSIM
然而上述任务较为简单比如常见的手写体数字识别MNIST等一般也都能取得很高的精度。在这里我想增加一点难度创建一个图像分类器以分辨出两个图像的相似程度。并且不依赖任何复杂的工具库如TensorFlow、Keras等。本文采用传统的机器学习方法这里从中选取两种方法用于查找图像是否与另一个图像相似。这两种方法分别为均方误差MSE、结构相似度指数SSIM。 上述公式看起来非常复杂但不要害怕。借助于NumPy可以相当容易地计算出MSE另外由于SSIM是Sci-Kit图像库的内置方法的一部分因此也可以很容易地计算出SSIM。
在进行编码之前这里先对这两种方法予以简单的说明。MSE将计算正在比较的两个图像的每个像素之间的均方误差。而SSIM做的事情与MSE恰好相反寻找像素值的相似之处。 也就是如果两个图像中的像素排列相似或具有相似的像素密度值。MSE方法遇到的一个的问题是其结果往往具有任意大的值因此很难给出标准的评判标准。一般而言MSE越高表明两张图像的相似程度越低。如果图像之间的MSE值是随机值则很难说明二者是否相似。另一方面SSIM将所有内容归一化到-1~1的范围内很难得到小于0的分数。得分为1表示二者非常相似得分为-1表示二者非常不同。基于此SSIM相较于MSE而言是一个更好的衡量指标。
实现
现在使用代码实现上述想法加载必要的库 本文使用常见的图像处理工具箱OpenCV实现图像的读取和编辑。如果你对其它图像处理工具箱熟悉你也可以使用自己熟悉的工具箱完成此类操作比如matplotlibden。编写MSE公式 使用Numpy操作起来很简单吧
由于SSIM已经通过skimage导入因此无需进行手动编码。现在创建一个比较函数该函数的输入为两个图像分别计算二者的MSE和SSIM并展示计算结果。 下面的三个步骤可以使用for循环一次完成但是为了更容易地理解这里不使用for循环编写代码将其分解为三个部分 首先加载保存在目录中的图像。其次必须确保它们的大小相同否则会出现尺寸不匹配的错误。问题是对其进行尺寸变换操作会导致图像失真所以在找到比较合适的尺寸数字之前可以尝试快速搜索方法尺寸大小按照一定的规律设置不断实验以找到最终比较合适的尺寸。接下来我们再实现一个功能以便于看到测试图像是什么样子的。 现在通过比较两个一样的图像来测试并查看MSE和SSIM是否正常工作。如果它有效那么我们应该得到MSE值为0和SSIM值为1的结果。 从中可以看到代码正确结果与猜想的一致
现在计算机就可以判断比较的两张图像是否相同了。为简单起见我将三张狗的图像与自己以及三张猫的图像进行比较。 三只不同的狗比较 三只不同的猫比较
下面看看两种算法的性能比较。正如所看到的那样MSE的值变化很大因此该值很难说明其表达的意思是什么。但从SSIM的结果看出可以看到狗2和狗3相对于其他狗的图像最为相似。从视觉上来讲我同意这个结果因为两只狗的耳朵非常像。但我还会认为狗1和狗3会有更高的SSIM值因为二者的姿势也很相似。实际上在图像没有进行灰度处理之前狗2和狗3在鼻子区域周围有类似的白色毛皮而狗1没有。这很可能是狗2和3具有比狗1更高的SSIM值的原因。对于猫来说这就有点困难。猫1和猫2具有相似的形状并且图像是从相似的距离拍摄的但猫2和猫3具有相似的皮毛颜色。
这里我想进行的测试只有两个一个是狗和猫的相似性第二个是每个动物与原始源代码附带的门图的相似性。 正如所预料的那样狗和猫是相似的这点与与无生命的物体相比呈鲜明的对比如侏罗纪公园入口门。狗和猫对门的图像具有较高的SSIM值唯一原因在于图像都经过了尺寸缩放和灰度处理。
在调整图像大小和重新配置时OpenCV并不是最好的。一般而言TensorFlow是最好的TensorFlow也最适合批量图像。
之后我也将使用TensorFlow处理kaggle Animal-10数据集来实现一个完整的图像分类器。
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