[人工智能]计算机视觉——基于Bag-of-words 的图像检索技术

实验环境

语言：python3.7
系统：Ubuntu16.04

Bag-of-words

需要注意的是，Bag-of-words并非是计算机视觉领域的方法，它是同属机器学习这个人工智能学课下另一方向自然语言处理的方法。

Bag of words，顾名思义，就是单词袋模型。这里的“单词”指代我们在图像数据库中所提取出的“图像特征”，每个特征就是一个单词，如下图所示。我们主要通过匹配图像中出现单词频率“最像”的图像，为其匹配图像。通过获取到的单词直方图，计算其与数据库中图像的欧氏距离，规定一定阈值内的图像为其所匹配到的图像，最终实现图像识别与搜索。

Bag-of-words模型应用于文档表示：
在信息检索中，BOW模型假定对于一个文档，忽略它的单词顺序和语法、句法等要素，将其仅仅看作是若干个词汇的集合，文档中每个单词的出现都是独立的，不依赖于其它单词是否出现。 也就是说，文档中任意一个位置出现的任何单词，都不受该文档语意影响而独立选择的。

Bag-of-features模型应用于图像：
采用k -means 聚类方法对所提取的大量特征进行无监督聚类，将具有相似性较强的特征归入到一个聚类类别里，定义每个聚类的中心即为图像的“单词”，聚类类别的数量即为整个视觉词典的大小。这样，每个图像就可以由一系列具有代表性的视觉单词来表示， 在得到每类图像的视觉单词袋表示之后，便可以应用这些视觉单词来构造视觉词典，然后对待分类图像进行同样方法的特征提取和描述，最后将这些特征对应到视觉词典库中进行匹配，去寻找每个特征所对应的最相似的视觉单词，得到直方图统计表示，然后应用分类器进行分类。这样就将应用于文档处理的BOW模型思想成功地移植到了图像处理领域。

算法基本步骤

特征提取

这一步的实现如图所示，使用一定的特征描述算法；从一系列的数据库中获取不同图片所对应的特征。

取得视觉词典

将所有提取到的特征点进行归类，获得“单词”，将所有的单词整合为一份“视觉词典”

频率直方图的转化

通过对每个数据库中的图片，将其转化为对应的频率直方图。

构造特征到图像的倒排表

用K邻近算法，进行图像的检索。给定输入图像的BOW直方图, 在数据库中查找 k 个最近邻的图像 。对于图像分类问题，可以根据这k个近邻图像的分类标签， 投票获得分类结果 。

根据索引结果进行直方图匹配

我们可以利用建立起来的索引找到包含特定单词的所有图像。为了获得包含多个单词的候选图像，有两种解决方法。
（1）我们可以在每个单词上进行遍历，得到包含该单词的所有图像，然后合并这些列表。接着对在合并了的列表中，对每一个图像id出现的次数进行跟踪排序，排在列表最前面的是最好的匹配图像。
（2）如果不想遍历所有的单词，可以根据其倒排序文档频率权重进行排序，并使用那些权重最高的单词，在这些单词上进行遍历，减少计算量，提高运行的效率。

代码

词汇表生成

import pickle
from PCV.imagesearch import vocabulary
from PCV.tools.imtools import get_imlist
from PCV.localdescriptors import sift
from PCV.imagesearch import imagesearch
from PCV.geometry import homography
from sqlite3 import dbapi2 as sqlite


#获取图像列表
imlist = get_imlist('datasets/')
nbr_images = len(imlist)
#获取特征列表
featlist = [imlist[i][:-3]+'sift' for i in range(nbr_images)]

#提取文件夹下图像的sift特征
for i in range(nbr_images):
    sift.process_image(imlist[i], featlist[i])

#生成词汇
voc = vocabulary.Vocabulary('ukbenchtest')
voc.train(featlist, 888, 10) # 使用k-means算法在featurelist里边训练处一个词汇
                             # 注意这里使用了下采样的操作加快训练速度
                             # 将描述子投影到词汇上，以便创建直方图
#保存词汇
# saving vocabulary
with open('vocabulary.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(voc, f)
print ('vocabulary is:', voc.name, voc.nbr_words)

数据库生成

import pickle
from PCV.imagesearch import vocabulary
from PCV.tools.imtools import get_imlist
from PCV.localdescriptors import sift
from PCV.imagesearch import imagesearch
from PCV.geometry import homography
from sqlite3 import dbapi2 as sqlite # 使用sqlite作为数据库


#获取图像列表
imlist = get_imlist('datasets/')
nbr_images = len(imlist)
#获取特征列表
featlist = [imlist[i][:-3]+'sift' for i in range(nbr_images)]

# load vocabulary
#载入词汇
with open('BOW/vocabulary.pkl', 'rb') as f:
    voc = pickle.load(f)
#创建索引
indx = imagesearch.Indexer('testImaAdd.db',voc) # 在Indexer这个类中创建表、索引，将图像数据写入数据库
indx.create_tables() # 创建表
# go through all images, project features on vocabulary and insert
#遍历所有的图像，并将它们的特征投影到词汇上
for i in range(nbr_images)[:888]:
    locs,descr = sift.read_features_from_file(featlist[i])
    indx.add_to_index(imlist[i],descr) # 使用add_to_index获取带有特征描述子的图像，投影到词汇上
                                       # 将图像的单词直方图编码存储
# commit to database
#提交到数据库
indx.db_commit()

con = sqlite.connect('testImaAdd.db')
print (con.execute('select count (filename) from imlist').fetchone())
print (con.execute('select * from imlist').fetchone())

图像检索

# -*- coding: utf-8 -*- 
#使用视觉单词表示图像时不包含图像特征的位置信息
import pickle
from PCV.localdescriptors import sift
from PCV.imagesearch import imagesearch
from PCV.geometry import homography
from PCV.tools.imtools import get_imlist

# load image list and vocabulary
#载入图像列表
#imlist = get_imlist('E:/Python37_course/test7/first1000/')
imlist = get_imlist('datasets/')
nbr_images = len(imlist)
#载入特征列表
featlist = [imlist[i][:-3]+'sift' for i in range(nbr_images)]

#载入词汇
'''with open('E:/Python37_course/test7/first1000/vocabulary.pkl', 'rb') as f:
    voc = pickle.load(f)'''
with open('BOW/vocabulary.pkl', 'rb') as f:
    voc = pickle.load(f)

src = imagesearch.Searcher('testImaAdd.db',voc)# Searcher类读入图像的单词直方图执行查询

# index of query image and number of results to return
#查询图像索引和查询返回的图像数
q_ind = 0
nbr_results = 10

# regular query
# 常规查询(按欧式距离对结果排序)
res_reg = [w[1] for w in src.query(imlist[q_ind])[:nbr_results]] # 查询的结果 
print ('top matches (regular):', res_reg)

# load image features for query image
#载入查询图像特征进行匹配
q_locs,q_descr = sift.read_features_from_file(featlist[q_ind])
fp = homography.make_homog(q_locs[:,:2].T)

# RANSAC model for homography fitting
#用单应性进行拟合建立RANSAC模型
model = homography.RansacModel()
rank = {}
# load image features for result
#载入候选图像的特征
for ndx in res_reg[1:]:
    try:
        locs,descr = sift.read_features_from_file(featlist[ndx]) 
    except:
        continue

    #locs,descr = sift.read_features_from_file(featlist[ndx])  # because 'ndx' is a rowid of the DB that starts at 1
    # get matches
    matches = sift.match(q_descr,descr)
    ind = matches.nonzero()[0]
    ind2 = matches[ind]
    tp = homography.make_homog(locs[:,:2].T)
    # compute homography, count inliers. if not enough matches return empty list
    # 计算单应性矩阵
    try:
        H,inliers = homography.H_from_ransac(fp[:,ind],tp[:,ind2],model,match_theshold=4)
    except:
        inliers = []
    # store inlier count
    rank[ndx] = len(inliers)


sorted_rank = sorted(rank.items(), key=lambda t: t[1], reverse=True)
res_geom = [res_reg[0]]+[s[0] for s in sorted_rank]
print ('top matches (homography):', res_geom)

# 显示查询结果
imagesearch.plot_results(src,res_reg[:16]) #常规查询
imagesearch.plot_results(src,res_geom[:16]) #重排后的结果