Найти похожие изображения

Question

Основываясь на предложениях здесь @ SO, я зарегистрировал средний цвет набора стоковых изображений.
г, г, б = image.convert ("RGB"). Размер ((1,1), Image.ANTIALIAS) .getpixel ((0,0))

Теперь я хотел бы представить цветное колесо для пользователя и выполнить поиск по моему каталогу, чтобы найти изображения, которые наиболее близки к выбранному цвету.

Я прочитал здесь несколько вопросов, которые рекомендуют «найти расстояние между двумя цветами» и ссылаться на книгу Flickr Hacks.

Алгоритм расстояния Flickr Hack, кажется, в основном:

---

diffr = checkImage.r - search_r
diffg = checkImage.g - search_g
diffb = checkImage.b - search_b
расстояние = (diffr * diffr + diffg * diffg + diffb * diffb)
если расстояниепорог затем соответствует.

---

Этот метод потребовал бы, чтобы я вычислил расстояние между моим цветом поиска и цветным отпечатком каждого изображения. Мне было интересно, есть ли способ указать «область поиска» на основе выбранного цвета (центральной точки) и заранее определенного порога (или радиуса поиска). Затем создайте SQL-запрос, чтобы вернуть все изображения, попадающие в эту область.

Возможно ли это?

BTW, я реализую это в Python, используя PIL и связанные библиотеки.

Благодарим за помощь!

SR

Answer 1

Вы можете значительно сэкономить на вычислении, выполнив сравнения на каждом компоненте, а не на квадрат, чтобы найти расстояние.

if abs(check.r - search.r) < threshold and 
    abs(check.g - search.g) < threshold and 
    abs(check.b - search.b) < threshold 

Сочетание этого с кеш-таблицами, вероятно, будет достаточно для всего, что вы делаете.

Answer 2

Если бы это было, я бы немного меньше фантазии и кэшировать поиски в средней таблице, как:

CREATE TABLE `image_search` (
    `id` int not null auto_increment, 
    `image_id` int not null, 
    `r` tinyint not null, 
    `g` tinyint not null, 
    `b` tinyint not null, 
    `distance` tinyint not null, 
    `hit` bool not null, 
    PRIMARY KEY (`id`), 
    UNIQUE KEY `image_id_by_rgb_by_distance` (`image_id`,`r`,`g`,`b`,`distance`), 
    KEY `image_id_by_rgb_by_distance_by_hit` (`image_id`,`r`,`g`,`b`,`distance`,`hit`), 
); 

чалочные от того, чтобы найти спички, как

SELECT `image_id` 
FROM `image_search` 
WHERE `r` = $r 
AND `g` = $g 
AND `b` = $b 
AND `distance` = $distance 
AND `hit` = 1 

Если вы не получите никаких результатов, то сделайте

SELECT `image_id` 
FROM `image_search` 
WHERE `r` = $r 
AND `g` = $g 
AND `b` = $b 
AND `distance` = $distance 

и, если нет результатов, чтобы , что, затем пройдите через свой каталог изображений, проводя сравнение и сохраните каждый результат, положительный или отрицательный, в таблице.

Тогда это будет только медленным, если у него нет кешированных результатов. Если ваш пользовательский интерфейс побуждает пользователя выбирать определенные полезные предустановленные цвета, вы можете прекомпотировать их и помогать еще больше.

Также бонусные баллы для предварительного вычисления всех ранее выполненных поисков, когда вы добавляете изображение в свой каталог.

Answer 3

Мы можем посмотреть на цвет как точку в трехмерном пространстве. Теперь каждое изображение будет находиться в точке в пространстве, определяемой его средним цветом. Пользователь выбирает точку в трехмерном пространстве, и вы хотите найти изображение, ближайшее к этой точке.

Это не просто, но на нем много работы сделано умнее вас или меня (Дон Кнут называет это «проблемой почтового отделения»). Хорошее место для начала - at Wikipedia, как обычно.

Answer 4

Color difference (Delta E) - разница или расстояние между двумя цветами - это метрика, представляющая интерес в науке о цветах.

Вы можете найти Python код here

Обратите внимание, что вам нужно преобразовать RGB в Lab перед вычислением Delta E.

RGB -> XYZ -> Lab

Дополнительная информация:

Bruce Justin Lindbloom site

Color conversion math and formulas

Color delta/comparison math