Python3圖像處理學習筆記2023-6-24

圖檔PNG、jpg、BMP等格式的内容，儲存在MYSQL資料庫中為二進制資料，用PYTHON3代碼如何用第三方開源程式做圖像、人臉、服裝、物品的比對？

接着說2023-6-23的内容，講方案二：

程式設計方案：

1. 從MYSQL資料庫中擷取二進制資料，并轉換成相應的圖像格式，如PNG、JPG、BMP等。
2. 利用第三方開源程式，如OpenCV、TensorFlow等，對圖像進行處理和比對。
3. 根據需求選擇對人臉、服裝、物品等進行比對。

原理：

1. 從MYSQL資料庫中擷取二進制資料，需要使用MYSQL Connector/Python庫中的Blob類型。
2. 将二進制資料轉換成圖像格式，需要使用Python Imaging Library（PIL）庫中的Image.open()函數。
3. 對圖像進行處理和比對，需要使用第三方開源程式，如OpenCV、TensorFlow等。
4. 對人臉進行比對，可以使用OpenCV中的人臉識别算法，如Haar Cascades、LBPH等。
5. 對服裝進行比對，可以使用TensorFlow中的圖像識别算法，如Inception、ResNet等。
6. 對物品進行比對，可以使用TensorFlow中的物體檢測算法，如SSD、YOLO等。

架構：

1. 資料庫連接配接：使用MYSQL Connector/Python庫連接配接MYSQL資料庫。
2. 圖像處理：使用PIL庫将二進制資料轉換成圖像格式。
3. 圖像比對：使用第三方開源程式，如OpenCV、TensorFlow等，對圖像進行處理和比對。
4. 比對結果輸出：将比對結果輸出到控制台或儲存到資料庫中。

圖像比對：

使用Python的OpenCV庫可以對圖像進行比對，以下是一個簡單的樣例代碼：

import cv2

# 從資料庫中讀取二進制資料，轉換為圖像
img1 = cv2.imdecode(np.fromstring(binary_data1, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
img2 = cv2.imdecode(np.fromstring(binary_data2, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)

# 比較兩張圖檔的相似度
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)

bf = cv2.BFMatcher()
matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2)

good_matches = []
for m, n in matches:
    if m.distance < 0.75 * n.distance:
        good_matches.append([m])

similarity = len(good_matches) / len(matches)

print("相似度為：", similarity)           

人臉比對：

使用Python的face_recognition庫可以對人臉進行比對，以下是一個簡單的樣例代碼：

import face_recognition

# 從資料庫中讀取二進制資料，轉換為圖像
img1 = face_recognition.load_image_file("path/to/image1.jpg")
img2 = face_recognition.load_image_file("path/to/image2.jpg")

# 擷取人臉的編碼
encoding1 = face_recognition.face_encodings(img1)[0]
encoding2 = face_recognition.face_encodings(img2)[0]

# 比較兩個人臉的相似度
distance = face_recognition.face_distance([encoding1], encoding2)[0]

print("人臉相似度為：", 1 - distance)           

服裝比對：

使用Python的DeepFashion庫可以對服裝進行比對，以下是一個簡單的樣例代碼：

from deepfashion import DeepFashion

# 從資料庫中讀取二進制資料，轉換為圖像
img1 = cv2.imdecode(np.fromstring(binary_data1, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
img2 = cv2.imdecode(np.fromstring(binary_data2, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)

# 讀取DeepFashion模型
model = DeepFashion()

# 對兩張圖檔的服裝進行比對
similarity = model.predict_similarity(img1, img2)

print("服裝相似度為：", similarity)           

物品比對：

使用Python的TensorFlow Object Detection API可以對物品進行比對，以下是一個簡單的樣例代碼：

import tensorflow as tf

# 從資料庫中讀取二進制資料，轉換為圖像
img1 = cv2.imdecode(np.fromstring(binary_data1, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
img2 = cv2.imdecode(np.fromstring(binary_data2, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)

# 讀取TensorFlow Object Detection模型
detection_model = tf.saved_model.load("path/to/detection/model")

# 對兩張圖檔的物品進行比對
boxes1, scores1, classes1, num_detections1 = detection_model(img1)
boxes2, scores2, classes2, num_detections2 = detection_model(img2)

# 計算兩個物品的IOU值
iou = calculate_iou(boxes1[0], boxes2[0])

print("物品相似度為：", iou)