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基于OpenCV实现小型的图像数据库检索功能

作者：Brook_icv

下面就使用VLAD表示图像，实现一个小型的图像数据库的检索程序。下面实现需要的功能模块，分步骤给大家介绍的非常详细，对OpenCV图像数据库检索功能感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧

本文对前面的几篇文章进行个总结，实现一个小型的图像检索应用。

一个小型的图像检索应用可以分为两部分：

构建图像数据库的过程如下：

提取图像集所有图像的sift特征

对得到的sifte特征集合进行聚类，聚类中心就是Vocabulary

得到图像集的查询数据后，对任一图像查找其在数据库中的最相似图像的流程如下：

构建图像集的特征数据库的流程通常是offline的，查询的过程则需要是实时的，基本流程参见下图：

由两部分构成：offline的训练过程以及online的检索查找

各个功能模块的实现

下面就使用VLAD表示图像，实现一个小型的图像数据库的检索程序。下面实现需要的功能模块

第一步，特征点的提取

不管是BoW还是VLAD，都是基于图像的局部特征的，本文选择的局部特征是SIFT，使用其扩展RootSift。提取到稳定的特征点尤为的重要，本文使用OpenCV体哦那个的SiftDetecotr，实例化如下：

auto fdetector = xfeatures2d::SIFT::create(0,3,0.2,10);

create的声明如下：

static Ptr<SIFT> cv::xfeatures2d::SIFT::create     (     int      nfeatures = 0,
        int      nOctaveLayers = 3,
        double      contrastThreshold = 0.04,
        double      edgeThreshold = 10,
        double      sigma = 1.6 
    )

个人的一些见解。

设置参数时，主要是设置contrastThreshold和edgeThreshold。contrastThreshold是过滤掉平滑区域的一些不稳定的特征点，edgeThreshold是过虑类似边缘的不稳定关键点。设置参数时，应尽量保证提取的特征点个数适中，不易过多，也不要过少。另外，contrastThreshold和edgeThreshold的平衡，应根据要提取的目标是比较平滑的区域还是纹理较多的区域，来平衡这两个参数的设置。

对于有些图像，可能设置的提取特征点的参数叫严格，提取特征点的个数过少，这时候可改变宽松一些的参数。

auto fdetector = xfeatures2d::SIFT::create(0,3,0.2,10);
fdetector->detectAndCompute(img,noArray(),kpts,feature);

if(kpts.size() < 10){
    fdetector = xfeatures2d::SIFT::create();
    fdetector->detectAndCompute(img,noArray(),kpts,feature);
}

阈值10，可根据具体的情况进行调节。

更多关于sift的内容可以参看文章：

关于RootSift和VLAD可以参考前面的文章www.jb51.net/article/231900.htm

第二步，构建Vocabulary

Vocabulary的构建过程，实际就是对提取到的图像特征点的聚类。首先提取图像库图像sift特征，并将其扩展为RootSift，然后对提取到的RootSift进行聚类得到Vocabulary。
这里创建class Vocabulary，主要以下方法：

create 从提取到的特征点构建聚类得到视觉词汇表Vocabulary

void Vocabulary::create(const std::vector<cv::Mat> &features,int k)
{
    Mat f;
    vconcat(features,f);
    vector<int> labels;
    kmeans(f,k,labels,TermCriteria(TermCriteria::COUNT + TermCriteria::EPS,100,0.01),3,cv::KMEANS_PP_CENTERS,m_voc);
    m_k = k;
}
void Vocabulary::transform_vlad(const cv::Mat &f,cv::Mat &vlad)
{
    // Find the nearest center
    Ptr<FlannBasedMatcher> matcher = FlannBasedMatcher::create();
    vector<DMatch> matches;
    matcher->match(f,m_voc,matches);
    // Compute vlad
    Mat responseHist(m_voc.rows,f.cols,CV_32FC1,Scalar::all(0));
    for( size_t i = 0; i < matches.size(); i++ ){
        auto queryIdx = matches[i].queryIdx;
        int trainIdx = matches[i].trainIdx; // cluster index
        Mat residual;
        subtract(f.row(queryIdx),m_voc.row(trainIdx),residual,noArray());
        add(responseHist.row(trainIdx),residual,responseHist.row(trainIdx),noArray(),responseHist.type());
    }

    // l2-norm
    auto l2 = norm(responseHist,NORM_L2);
    responseHist /= l2;
    //normalize(responseHist,responseHist,1,0,NORM_L2);

    //Mat vec(1,m_voc.rows * f.cols,CV_32FC1,Scalar::all(0));
    vlad = responseHist.reshape(0,1); // Reshape the matrix to 1 x (k*d) vector
}

class Vocabulary有以下方法：

第三步，创建图像数据库

图像数据库也就是将图像VLAD表示的集合，在该数据库检索时，返回与query图像相似的VLAD所对应的图像。
本文使用OpenCV提供的Mat构建一个简单的数据库，Mat保存所有图像的vlad向量组成的矩阵，在检索时，实际就是对该Mat的检索。
声明类class Database，其具有以下功能：

第四步，Trainer

在上面实现了特征点的提取，构建视觉词汇表，构建图像表示为VLAD的数据库，这里将其组合到一起，创建Trainer类，方便训练使用。

class Trainer{

public:

    Trainer();
    ~Trainer();

    Trainer(int k,int pcaDim,const std::string &imageFolder,
        const std::string &path,const std::string &identifiery,std::shared_ptr<RootSiftDetector> detector);
    
    void createVocabulary();
    void createDb();

    void save();

private:

    int m_k; // The size of vocabulary
    int m_pcaDimension; // The retrain dimensions after pca

    Vocabulary* m_voc;
    Database* m_db;

private:

    /*
        Image folder
    */
    std::string m_imageFolder;

    /*
        training result identifier,the name suffix of vocabulary and database
        voc-identifier.yml,db-identifier.yml
    */
    std::string m_identifier;

    /*
        The location of training result
    */
    std::string m_resultPath;
};

使用Trainer 需要配置

其使用代码如下：

int main(int argc, char *argv[])
{
    const string image_200 = "/home/test/images-1";
    const string image_6k = "/home/test/images/sync_down_1";
    
    auto detector = make_shared<RootSiftDetector>(5,5,10);
    Trainer trainer(64,0,image_200,"/home/test/projects/imageRetrievalService/build","test-200-vl-64",detector);

    trainer.createVocabulary();
    trainer.createDb();
    
    trainer.save();

    return 0;
}

偷懒，没有配置为参数，使用时需要设置好图像的路径，以及训练后数据的保存数据。

第五步，Searcher

在Database中，已经实现了retrieval的方法。 这里之所以再封装一层，是为了更好的契合业务上的一些需求。比如，图像的一些预处理，分块，多线程处理，查询结果的过滤等等。关于Searcher和具体的应用耦合比较深，这里只是简单的实现了个retrieval方法和查询参数的配置。

class Searcher{

public:
    Searcher();
    ~Searcher();

    void init(int keyPointThreshold);
    void setDatabase(std::shared_ptr<Database> db);

    void retrieval(cv::Mat &query,const std::string &group,std::string &md5,double &score);

    void retrieval(std::vector<char> bins,const std::string &group,std::string &md5,double &score);

private:
    int m_keyPointThreshold;

    std::shared_ptr<Database> m_db;
};

使用也很简单了，从文件中加载Vaocabulary和Database，设置Searcher的参数。

Vocabulary voc;

    stringstream ss;
    ss << path << "/voc-" << identifier << ".yml";

    cout << "Load vocabulary from " << ss.str() << endl;
    voc.load(ss.str());

    cout << "Load vocabulary successful." << endl;

    auto detector = make_shared<RootSiftDetector>(5,0.2,10);

    auto db = make_shared<Database>(detector);

    cout << "Load database from " << path << "/db-" << identifier << ".yml" << endl;
    db->load1(path,identifier);
    db->setVocabulary(voc);
    cout << "Load database successful." << endl;

     Searcher s;
    s.init(10);
    s.setDatabase(db);

Summary

上图来总结下整个流程

到此这篇关于基于OpenCV实现小型的图像数据库检索的文章就介绍到这了,更多相关OpenCV图像数据库检索内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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