Python使用imagehash库生成ahash算法的示例代码
目录
- 知识点补充
- 前言
- 生成 ahash
- 向量数据库
- 创建集合
- 插入 ahash 到 milvus
- 查询 ahash from milvus
知识点补充
aHash算法
Hash算法进行图片相似度识别的本质,就是将图片进行Hash转化,生成一组二进制数字,然后通过比较不同图片的Hash值距离找出相似图片。aHash中文叫平均哈希算法,顾名思义,在进行转化过程中将用到像素均值。
基本原理:
1、缩小尺寸。这样做会去除图片的细节,只保留结构、明暗等基本信息,目的是统一图片大小,保证后续图片都有相同长度的哈希值,方便距离计算。网上看到的案例基本都将尺寸缩小为8*8,64个像素点,暂时不清楚缩小为这个尺寸的原因,但如果觉得损失的信息太多,个人认为可以将尺寸适当调大,当然像素点多了后续计算就会稍慢一些。
2、灰度化处理。将图片全部转换为统一的灰度图。
3、计算像素均值。计算像素的灰度平均值(此处均值出现)。
4、哈希值计算。将每个像素的灰度,与平均值进行比较。大于或等于平均值,记为1,小于平均值,记为0,由此生成二进制数组。
5、图片配对,计算汉明距离。距离越近,越相似。当图片缩小为8*8时,通常认为汉明距离小于10的一组图片为相似图片。
前言
有一个需求:计算图片的相似度
需要解决两个问题:
- 生成 ahash
- 存储和计算 ahash 之间的距离
生成 ahash
『生成 ahash』 选用 python 下面的一个 imagehash 库。(github:https://github.com/JohannesBuchner/imagehash)
from io import BytesIO import numpy import imagehash from PIL import Image def create_vector(file: BytesIO) -> bytes: image = Image.open(file) hash = imagehash.average_hash(image) _vector = [] for h in hash.hash: _vector.extend(h) vector = bytes( numpy.packbits( [ int(v) for v in _vector ], axis=-1 ).tolist() ) return vector
create_vector 函数输出的类型是 bytes,就是二进制序列
imagehash.average_hash(image) 输出的 hash 对象,hash 对象有一个 hash 属性,这个属性的类型是 list[list[bool]]
打印出来就是长下面这样子,其实就是一个 8x8=64 bit 的序列
[[False False False False False False False False]
[ True False False False True False False False]
[False False True True True True False False]
[False False False True True False True True]
[False False True True True False False False]
[False True True True True False False False]
[False True True True True False True True]
[False False False True True False True True]]
向量数据库
『存储和计算 ahash 之间的距离』选用 milvus
创建集合
定义集合:
import settings from pymilvus import ( connections, Collection, FieldSchema, CollectionSchema, DataType, ) from loggers import logger connections.connect( host=settings.MILVUS_CONFIG.host, port=settings.MILVUS_CONFIG.port, ) schema = CollectionSchema([ FieldSchema("id", DataType.INT64, is_primary=True, auto_id=True), FieldSchema("meta_id", DataType.INT64), FieldSchema("company_id", DataType.INT64), FieldSchema("image_vector", dtype=DataType.BINARY_VECTOR, dim=64) ]) # 集合不存在,则会自动创建集合;已存在,不会重复创建 collection = Collection(settings.MILVUS_CONFIG.collection.name, schema)
使用的向量类型是 dtype=DataType.BINARY_VECTOR
,
为什么不选 float 是因为我不知道怎么把 ahash 转成 float
插入 ahash 到 milvus
class TestVector(unittest.TestCase): def test_insert_vector(self): """ 插入 ahash 到 milvus python -m unittest testing.test_milvus.TestVector.test_insert_vector """ oss_file_path = 'image_hash/testing/WechatIMG193.jpeg' file = BytesIO(bucket.get_object(oss_file_path).read()) vector = create_vector(file) m_pk = insert_vector(vector, meta_id=2, company_id=1) logger.debug(f'milvus pk: {m_pk}')
查询 ahash from milvus
def test_search(self): """ 批量调用后端接口入库 python -m unittest testing.test_milvus.TestVector.test_search """ oss_file_path = 'image_hash/testing/WechatIMG193.jpeg' file = BytesIO(open(BASE_DIR/'testing'/'resource'/'WechatIMG193.jpeg','rb').read()) vector = create_vector(file) logger.debug(vector) rows: list[dict[str, Any]] = collection.search( data=[vector], param={"metric_type": 'L2', "params": {"nprobe": 32}}, anns_field='image_vector', output_fields=['id', 'meta_id', 'company_id'], limit=10, ) logger.debug(rows) logger.debug(type(rows))
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