こんばんわ！Keisukeです！
今日は, 特徴量を用いて類似画像解析を行いたいと思います！
特徴量解析は画像の特徴的な部分同志を比較する解析手法になります！
比較したい画像の名前を
”target”とし, 比較する画像をすべてimagesというファイルに格納します！
target
比較画像
以下コード
import cv2
import os
if __name__ == ‘__main__’:
TARGET_FILE = ‘target.png’
IMG_DIR = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)) + ‘/images/’
IMG_SIZE = (200, 200)
target_img_path = IMG_DIR + TARGET_FILE
target_img = cv2.imread(target_img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
target_img = cv2.resize(target_img, IMG_SIZE)
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING)
detector = cv2.AKAZE_create()
(target_kp, target_des) = detector.detectAndCompute(target_img, None)
print(‘TARGET_FILE: %s’ % (TARGET_FILE))
files = os.listdir(IMG_DIR)
for file in files:
if file == ‘.DS_Store’ or file == TARGET_FILE:
continue
comparing_img_path = IMG_DIR + file
try:
comparing_img = cv2.imread(comparing_img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
comparing_img = cv2.resize(comparing_img, IMG_SIZE)
(comparing_kp, comparing_des) = detector.detectAndCompute(comparing_img, None)
matches = bf.match(target_des, comparing_des)
dist = [m.distance for m in matches]
ret = sum(dist) / len(dist)
except cv2.error:
ret = 100000
print(file, ret)
実行結果
1.png 0.0
cat1.jpg 141.2808988764045
1枚目の画像は同じ画像なので特徴量の距離が一致しているため０となっています
２枚目は, 全く関係ない画像で相関性がないようです。
前回と同様に猫の画像でも比較してみます。
target
比較
cat.jpg cat2.jpg
cat.jpg 142.48543689320388
cat2.jpg 143.6601941747573
targetにはcat.jpgのほうが似ている
ん～, どうやら特徴量の距離の大きさからtargetにはこっちがのほうが似ている！ということまでわかるようですね
明確な定義を取り入れたいですね！
[今日の達成]
・特徴量解析を行った
[今日の未消化]
・何％似ているかなど, 明確な基準を定義する