[computer vision] Bag of Visual Word (BOW)
BoW 是传统的计算机视觉方法，用一些特征（一些向量）来表示一个图像。BoW的核心思想是利用一组较为通用的特征，将图像用这些特征来表示，不同图像对于同一个特征的响应也是不同的，最终一个图像可以转化成关于这一组特征的一个频率直方图（向量）。这里有个挺清晰的介绍。BoW 常常用在 content-based image retrieval (CBIR) 任务上。例如下面这张图（来源 Brown Computer Vision 2021 ）形象的介绍了BoW的，首先有一堆图片，然后提取这些图片中的特征，然后提取具有代表性的通用特征，然后计算不同图像对于这些特征的响应，从而将图像转换成关于这组特征的一个特征向量。
本文不过多的介绍理论部分，主要使用opencv来进行一些实践操作。
本文使用的是一个比较老的数据集是 ZuBuD 数据集，是苏黎世联邦理工构建的数据集，开放下载。数据集是苏黎世城市内的一些建筑，训练集有1005张图像，包含201个建筑，测试集有115张图像，用来测试 image retrieval，有ground truth信息，即指定来哪些图像是对应的，如下随便找了两张图片。
以下是 ground truth 的部分信息，例如第一行代表测试集中编号为 1 的图像对应到训练集中，应该是编号 100。
TEST TRAIN
001 100
002 102
003 104
004 105
005 107
006 109
...
...
对每个图像提取sift特征
将训练集的所有特征放在一起进行聚类
对训练集中的图像计算直方图
对测试集中的图像计算直方图
从训练集中找和测试图像直方图最接近的图像作为结果
计算正确率
有了上述思路后，代码的逻辑也比较清晰了，下面给出所有的代码，详细的解释在注释里。
#1.对每个图像提取sift特征
#2.将训练集合的所有特征放在一起进行聚类
#3.对每个图像计算直方图
#4.对测试图像计算直方图
#5.从训练集中寻找和测试图像直方图最近接近的图像作为结果
#6.计算正确率
import cv2
import os
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import time
from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans
DataPath = "../Dataset/ZuBuD" #数据集的根目录
TrainPath = os.path.join(DataPath, "png-ZuBuD") #训练集的根目录
TestPath = os.path.join(DataPath,"1000city","qimage") #测试集的根目录
trainList = os.listdir(TrainPath) #训练集图像的所有名字
TrainSIFTPath = "../Dataset/ZuBuD/Train_SIFT" #训练集图像SIFT保存的路径（保存在文件中时有用）
TestSIFTPath = "../Dataset/ZuBuD/Test_SIFT" #测试集图像SIFT保存的路径（保存在文件中时有用）
TrainSIFT = []#训练集的SIFT特征，为了后面numpy方便拼接
TestSIFT = []#测试集的SIFT特征
Train_SIFT_dict = {}#同上，只不过用名字来索引特征
Test_SIFT_dict = {}
#批量生成SIFT特征
def genSIFT(dataDir,outdir, outlist,outdict):
begin = time.time()
sift = cv2.SIFT_create()
imgList = os.listdir(dataDir)
if not os.path.exists(outdir):
os.mkdir(outdir)
count = 0
for name in imgList:
ext = os.path.splitext(name)[-1]
if ext!=".png" and ext!=".JPG" and ext!=".jpg" :
continue
#读取图片、转成灰度、提取描述子
path = os.path.join(dataDir,name)
imgdata = cv2.imread(path)
gray = cv2.cvtColor(imgdata,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, des = sift.detectAndCompute(gray, None)
outlist.append(des)
outdict = des
#np.save(os.path.join(outdir,name),des)
print(len(imgList),count)
count = count + 1
end = time.time()
#聚类，也是生成通用特征、词袋，这里用的是MiniBatchKMeans，这个比KMeans快，精度没有差很多
def cluster(featureList, n):
#将所有训练图片的SIFT特征放在一起进行聚类
begin = time.time()
X = np.concatenate(featureList)
kmeans = MiniBatchKMeans(n_clusters=n, random_state=0,verbose=1).fit(X)
end = time.time()
return kmeans
#计算余弦距离，为了计算相似度
def get_cos_similar(v1, v2):
num = float(np.dot(v1, v2))
denom = np.linalg.norm(v1) * np.linalg.norm(v2)
return 0.5 + 0.5 * (num / denom) if denom != 0 else 0
#读取groundtruth文件，生成数据对
def getGroundTruth(dataPath):
gtpair = {}
with open(os.path.join(dataPath,"zubud_groundtruth.txt")) as f:
gt = f.readlines()
for i, line in enumerate(gt):
if i == 0:
continue
test, train = line[:-1].split("\t")
gtpair = train
return gtpair
#根据聚类的结果，也就是词袋生成频率向量，这里就将图像转成了一个向量表示
def getFeatureHistogram(dataDict,kmeans):
outDict = {}
for k in dataDict.keys():
feat = dataDict
his = np.bincount(kmeans.predict(feat))
if his.shape < kmeans.n_clusters:
diff = kmeans.n_clusters - his.shape
for i in range(diff):
his = np.append(his,0)
outDict = his
return outDict
#这里时进行测试，这里使用了一种比较朴素的方法，也就是测试图像
#和训练集里的图像挨个比较，取余弦距离最大的那个作为结果。
def predict(testHisDict, trainHisDict, gtpair):
predict = {}
for testk in testHisDict.keys():
testhis = testHisDict
score = 0.0
index = ""
for traink in trainHisDict.keys():
trainhis = trainHisDict
s = get_cos_similar(testhis,trainhis)
if s > score:
score = s
index = traink
predict = index
suc = 0
for k in predict.keys():
tk = k
pk = predict
if gtpair == pk:
suc = suc+1
return suc/len(predict)
#将以上步骤串起来，调整聚类的类别，来观察精度
def pipeline(n_list):
result = []
#1.对训练集、测试集提取sift特征
t0 = time.time()
genSIFT(TrainPath,TrainSIFTPath,TrainSIFT,Train_SIFT_dict)
genSIFT(TestPath,TestSIFTPath,TestSIFT,Test_SIFT_dict)
t1 = time.time()
#2.读取ground truth
gtpair = getGroundTruth(DataPath)
#3.对训练集提取的sift进行聚类，生成 visual word
for n in n_list:
t3 = time.time()
clu = cluster(TrainSIFT, n)
t4 = time.time()
#4.计算每个图像关于 visual word 的直方图
train_his = getFeatureHistogram(Train_SIFT_dict, clu)
test_his = getFeatureHistogram(Test_SIFT_dict, clu)
t5 = time.time()
#5.利用余弦距离计算相似度
acc = predict(test_his,train_his, gtpair)
t6 = time.time()
info = {"sift":t1-t0,"clu":t4-t3,"calvw":t5-t4,"predict":t6-t5,"acc":acc}
result.append(info)
print(info)
return result
result = pipeline()
print(result)
本文一共测试了6组聚类的类别，随着类别增多，准确的逐渐上升，但是太对类别准确度反而会下降，这是因为在实验中发现每张图像平均也就能提取1000～1500个特征点，2000个类别太多啦。下面是绘制的准确度折线图，因为1000 - 2000之间没有测试，因此可能准确率还会有所提升。600个类别的准确率为 75.65%， 1000个 准确率为 78.26%。
关于耗时，2020年 mac pro：
提取所有图像 SIFT 特征，耗时 55s 左右。
聚类 600 类，耗时 191s 左右，聚类 1000 类，耗时 251s 左右
计算频率直方图，600 类大概 6s，1000 类 9s
预测耗时基本都是 1.5s
页:
[1]