Masalah mendapatkan semula objek dalam carian visual

Isu pencarian semula sasaran dalam carian visual memerlukan contoh kod khusus

Dengan perkembangan berterusan teknologi dan permintaan orang ramai untuk pemerolehan maklumat, Pertumbuhan, visual carian secara beransur-ansur menjadi teknologi popular. Carian visual ialah teknologi yang memperoleh maklumat yang berkaitan melalui kandungan imej atau video Ia boleh menganalisis dan mengenal pasti objek, pemandangan, dsb. dalam imej atau video, dan merealisasikan anotasi automatik, klasifikasi dan mendapatkan semula imej atau video. Dalam masalah mendapatkan semula objek dalam carian visual, kita perlu memasukkan imej untuk mencari imej yang serupa. Artikel ini akan memperkenalkan masalah perolehan semula sasaran dalam carian visual dan memberikan contoh kod khusus untuk membantu pembaca memahami dan mengamalkan teknologi ini dengan lebih baik.

Dalam masalah pencarian semula sasaran dalam carian visual, perkara yang paling kritikal ialah cara mengira persamaan imej. Kaedah pengiraan persamaan imej biasa termasuk jarak Euclidean, persamaan kosinus, dsb. Berikut ialah fungsi pengiraan persamaan imej berdasarkan jarak Euclidean:

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

Selain mengira persamaan imej, kita juga perlu membina pangkalan data imej untuk menyimpan dan mengurus imej. Berikut ialah contoh kod kelas pangkalan data imej ringkas:

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

Menggunakan contoh kod di atas, kami boleh melaksanakan sistem perolehan sasaran imej yang mudah dengan mudah. Mula-mula, kita perlu mencipta pangkalan data imej dan menambah beberapa imej ke dalamnya:

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

Kemudian, kita boleh mencari imej yang serupa dengan memasukkan imej sasaran:

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

Dengan kod di atas, kita boleh mendapatkan 10 imej teratas yang paling serupa dengan imej sasaran dan melakukan pemprosesan dan analisis selanjutnya.

Perlu diingatkan bahawa kod di atas hanyalah contoh mudah, dan sistem carian visual sebenar mungkin memerlukan algoritma dan sokongan teknikal yang lebih kompleks. Walau bagaimanapun, melalui contoh kod mudah ini, pembaca pada mulanya boleh memahami dan mengalami masalah perolehan semula sasaran dalam carian visual, dan meneruskan pembelajaran dan latihan selanjutnya. Semoga artikel ini dapat membantu semua orang!

Atas ialah kandungan terperinci Masalah mendapatkan semula objek dalam carian visual. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!