图像处理 -Java- 以图搜图
作者:alexgaoyh
- 2024-03-12 河南
本文字数:2066 字
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背景
《图像处理-Java-以图搜图》,之前在编写过关于图像边缘检测-去黑边、图像边缘检测-自动纠偏、图像处理-锐化、图像处理-去噪/高斯模糊/套红、图像处理-背景色平滑/反色、图像处理-指定大小压缩、图像处理-Java-字深字浅等一系列文章,接下来主要介绍基于 opencv+lucene 的以图搜图功能。
概述
使用 JAVA 语言实现,实现思路是使用 opencv 获得图像的特征,之后将图像特征存入 lucene 后使用 KnnVectorQuery 进行搜索,从而达到以图搜图的效果。
实现步骤
引入 OpenCV 后获得图像特征;
处理图像特征,包括归一化等操作;
归一化后的图像特征存入 lucene 中;
使用 KnnVectorQuery 进行相关搜索
代码实现
<dependency> <groupId>org.opencv</groupId> <artifactId>opencv-401</artifactId> <version>401</version> <scope>system</scope> <systemPath>${pom.basedir}/libs/opencv-401.jar</systemPath> </dependency>
<dependency> <groupId>org.apache.lucene</groupId> <artifactId>lucene-core</artifactId> <version>9.10.0</version> </dependency>
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/** * 图像特征 * * @param imagePath * @return */ public static byte[] matOfKeyPointImage(String imagePath) { Mat image = Imgcodecs.imread(imagePath);
// Convert image to grayscale Mat grayImage = new Mat(); Imgproc.cvtColor(image, grayImage, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
// Initialize ORB detector ORB detector = ORB.create();
// Detect keypoints MatOfKeyPoint keypoints = new MatOfKeyPoint(); detector.detect(grayImage, keypoints);
// Compute descriptors Mat descriptors = new Mat(); detector.compute(grayImage, keypoints, descriptors);
// Convert descriptors to byte array MatOfByte matOfByte = new MatOfByte(); descriptors.convertTo(matOfByte, CvType.CV_8U);
// Convert MatOfByte to byte array byte[] descriptorsData = new byte[(int) (matOfByte.total() * matOfByte.channels())]; matOfByte.get(0, 0, descriptorsData);
return descriptorsData; }
@Test public void testQuery() throws IOException { // 第一个存储的向量,用来后续的搜索 float[] firstVector = null;
try (MMapDirectory dir = new MMapDirectory(indexPath)) { try (IndexWriter writer = new IndexWriter(dir, new IndexWriterConfig())) { List<String> imageAbsPathList = new ArrayList<>(); imageAbsPathList.add("pap-1.jpg"); imageAbsPathList.add("pap-2.jpg"); imageAbsPathList.add("pap-3.jpg"); for(String imageAbsPath : imageAbsPathList) { byte[] bytes = OpenCVUtils.matOfKeyPointImage(imageAbsPath); // TODO 这里不合适,后续需要再次调整,由于lucene的限制,这里限制了特征向量的长度。 这里主要是把 byte[] -> float[], 并且只取前面1024个特征。 float[] floats = OpenCVUtils.normalize(OpenCVUtils.convertArray(OpenCVUtils.byteArrayToFloatList(bytes), 1024)); if(firstVector == null) { firstVector = floats; } Document doc = new Document(); doc.add(new StoredField("id", imageAbsPath)); doc.add(new KnnVectorField("field", floats)); writer.addDocument(doc); } } System.out.println(); try (IndexReader reader = DirectoryReader.open(dir)) { IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
TopDocs results = searcher.search(new KnnVectorQuery("field", firstVector, 3), 10); System.out.println("Hits: " + results.totalHits); for (ScoreDoc sdoc : results.scoreDocs) { Document doc = reader.document(sdoc.doc); StoredField idField = (StoredField) doc.getField("id"); System.out.println("Found: " + idField.toString() + " = " + String.format("%.1f", sdoc.score)); } } }
}
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版权声明: 本文为 InfoQ 作者【alexgaoyh】的原创文章。
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