Python3图像处理学习笔记2023-6-24

图片PNG、jpg、BMP等格式的内容，储存在MYSQL数据库中为二进制数据，用PYTHON3代码如何用第三方开源程序做图像、人脸、服装、物品的比对？

接着说2023-6-23的内容，讲方案二：

程序设计方案：

1. 从MYSQL数据库中获取二进制数据，并转换成相应的图像格式，如PNG、JPG、BMP等。
2. 利用第三方开源程序，如OpenCV、TensorFlow等，对图像进行处理和比对。
3. 根据需求选择对人脸、服装、物品等进行比对。

原理：

1. 从MYSQL数据库中获取二进制数据，需要使用MYSQL Connector/Python库中的Blob类型。
2. 将二进制数据转换成图像格式，需要使用Python Imaging Library（PIL）库中的Image.open()函数。
3. 对图像进行处理和比对，需要使用第三方开源程序，如OpenCV、TensorFlow等。
4. 对人脸进行比对，可以使用OpenCV中的人脸识别算法，如Haar Cascades、LBPH等。
5. 对服装进行比对，可以使用TensorFlow中的图像识别算法，如Inception、ResNet等。
6. 对物品进行比对，可以使用TensorFlow中的物体检测算法，如SSD、YOLO等。

架构：

1. 数据库连接：使用MYSQL Connector/Python库连接MYSQL数据库。
2. 图像处理：使用PIL库将二进制数据转换成图像格式。
3. 图像比对：使用第三方开源程序，如OpenCV、TensorFlow等，对图像进行处理和比对。
4. 比对结果输出：将比对结果输出到控制台或保存到数据库中。

图像比对：
使用Python的OpenCV库可以对图像进行比对，以下是一个简单的样例代码：

import cv2

# 从数据库中读取二进制数据，转换为图像
img1 = cv2.imdecode(np.fromstring(binary_data1, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
img2 = cv2.imdecode(np.fromstring(binary_data2, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)

# 比较两张图片的相似度
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("相似度为：", similarity)

人脸比对：
使用Python的face_recognition库可以对人脸进行比对，以下是一个简单的样例代码：

import face_recognition

# 从数据库中读取二进制数据，转换为图像
img1 = face_recognition.load_image_file("path/to/image1.jpg")
img2 = face_recognition.load_image_file("path/to/image2.jpg")

# 获取人脸的编码
encoding1 = face_recognition.face_encodings(img1)[0]
encoding2 = face_recognition.face_encodings(img2)[0]

# 比较两个人脸的相似度
distance = face_recognition.face_distance([encoding1], encoding2)[0]

print("人脸相似度为：", 1 - distance)

服装比对：
使用Python的DeepFashion库可以对服装进行比对，以下是一个简单的样例代码：

from deepfashion import DeepFashion

# 从数据库中读取二进制数据，转换为图像
img1 = cv2.imdecode(np.fromstring(binary_data1, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
img2 = cv2.imdecode(np.fromstring(binary_data2, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)

# 读取DeepFashion模型
model = DeepFashion()

# 对两张图片的服装进行比对
similarity = model.predict_similarity(img1, img2)

print("服装相似度为：", similarity)

物品比对：
使用Python的TensorFlow Object Detection API可以对物品进行比对，以下是一个简单的样例代码：

import tensorflow as tf

# 从数据库中读取二进制数据，转换为图像
img1 = cv2.imdecode(np.fromstring(binary_data1, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
img2 = cv2.imdecode(np.fromstring(binary_data2, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)

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

# 对两张图片的物品进行比对
boxes1, scores1, classes1, num_detections1 = detection_model(img1)
boxes2, scores2, classes2, num_detections2 = detection_model(img2)

# 计算两个物品的IOU值
iou = calculate_iou(boxes1[0], boxes2[0])

print("物品相似度为：", iou)