Problème de récupération d'objet dans la recherche visuelle

Les problèmes de récupération de cible dans la recherche visuelle nécessitent des exemples de code spécifiques

Avec le développement continu de la technologie et la demande croissante d'acquisition d'informations, la recherche visuelle est progressivement devenue une technologie populaire. La recherche visuelle est une technologie qui obtient des informations pertinentes via du contenu image ou vidéo. Elle peut analyser et identifier des objets, des scènes, etc. dans des images ou des vidéos, et réaliser une annotation, une classification et une récupération automatiques d'images ou de vidéos. Dans le problème de récupération d'objets en recherche visuelle, nous devons saisir une image pour rechercher des images similaires. Cet article présentera le problème de récupération de cible dans la recherche visuelle et donnera des exemples de code spécifiques pour aider les lecteurs à mieux comprendre et mettre en pratique cette technologie.

Dans le problème de récupération de cible en recherche visuelle, la chose la plus critique est de savoir comment calculer la similarité des images. Les méthodes courantes de calcul de similarité d'image incluent la distance euclidienne, la similarité cosinusoïdale, etc. Ce qui suit est une fonction de calcul de similarité d'images basée sur la distance euclidienne :

import numpy as np def euclidean_distance(img1, img2): # 将图像转换为灰度图并将其转换为numpy数组 img1 = np.array(img1.convert("L")) img2 = np.array(img2.convert("L")) # 计算两个图像的差异 diff = img1 - img2 # 将差异平方并累加得到欧氏距离的平方 euclidean_distance = np.sqrt(np.sum(np.square(diff))) return euclidean_distance

En plus de calculer la similarité des images, nous devons également créer une base de données d'images pour stocker et gérer les images. Voici un exemple de code pour une classe de base de données d'images simple :

class ImageDatabase: def __init__(self): self.images = [] def add_image(self, image): self.images.append(image) def search_similar_images(self, target_image, num_results=10): # 计算目标图像与数据库中其他图像的相似度 similarities = [] for image in self.images: similarity = euclidean_distance(target_image, image) similarities.append(similarity) # 按相似度从小到大排序 sorted_indices = np.argsort(similarities) # 返回相似度最高的前num_results个图像 similar_images = [self.images[i] for i in sorted_indices[:num_results]] return similar_images

En utilisant l'exemple de code ci-dessus, nous pouvons facilement implémenter un système simple de récupération de cibles d'images. Tout d'abord, nous devons créer une base de données d'images et y ajouter quelques images :

database = ImageDatabase() database.add_image(image1) database.add_image(image2) database.add_image(image3) ...

Ensuite, nous pouvons rechercher des images similaires en saisissant une image cible :

target_image = load_image("target.jpg") similar_images = database.search_similar_images(target_image)

Avec le code ci-dessus, nous pouvons obtenir le top 10 des images les plus similaires à les images d'image cible pour un traitement et une analyse ultérieurs.

Il convient de noter que le code ci-dessus n'est qu'un exemple simple et que les systèmes de recherche visuelle réels peuvent nécessiter des algorithmes et un support technique plus complexes. Cependant, grâce à cet exemple de code simple, les lecteurs peuvent dans un premier temps comprendre et expérimenter le problème de récupération de cible dans la recherche visuelle, puis poursuivre leur apprentissage et leur pratique. J'espère que cet article pourra être utile à tout le monde !

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!