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>
复制代码
/**
* 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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