[인공지능] 이미지가 비슷한지 비교하기

이미지 비슷한 정도 비교하기

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이번강의에서는 두개의 이미지를 비교하여 얼마나 비슷한지 html코드로 나타내는 기능을 만들어 보겠다. 우선 이사이트에 들어가서 이미지를 다운받길 바랍니다.

이미지 다운받기

import cv2
import numpy as np
import os, re

search_dir = "../images/101"
cache_dir = "../images/cache_avash"

if not os.path.exists(cache_dir):
    os.mkdir(cache_dir)


def average_hash(fname):
    fname2 = fname[len(search_dir):] # ../images/101이 다음값 부터를 fname2에 넣는다. ex)/chair/image_0016.jpg"
    cache_file = cache_dir + "/" + fname2.replace('/', '_')+ ".csv"
    if not os.path.exists(cache_file):
        img = cv2.imread(fname, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) #사진을 그레이색으로 변경
        img = cv2.resize(img, None, fx=16 / img.shape[1], fy=16 / img.shape[0], interpolation=cv2.INTER_AREA) #16*16으로 resize
        value = img[:]
        avg = value.mean()
        px = 1 * (value > avg) #*각픽셀의 값이 avg보다 크면 반환
        np.savetxt(cache_file, px, fmt="%.0f", delimiter=",")
    else:
        px = np.loadtxt(cache_file, delimiter=",")
    return px


def hamming_dist(a, b):
    dist = (a != b).sum() #이차원 배열 a, b가 서로 다른 픽셀값의 합을 반환
    return dist


def enum_all_files(path):
    for root, dirs, files in os.walk(path+"/"): #root -> files ->
        for f in files:
            fname = os.path.join(root+"/", f)
            if re.search(r'\.(jpg|jpeg|png)$', fname): #정규 표현식으로 이미지 확장자 찾아서 파일 네임 반환
                yield fname #return 처럼 값을 반환은 하지만 함수가 종료되지 않는다. 


def find_image(fname, rate):
    src = average_hash(fname) #base가 되는 이미지의 픽셀값을 미리 구해놓는다.
    for fname in enum_all_files(search_dir):
        dst = average_hash(fname)
        diff_r = hamming_dist(src, dst) / 256 #이미지가 16*16이라서 256을 나누어 준다. 
        if diff_r < rate: #두 이미지의 차이가 몇퍼센트가 되느냐에 따라 다르게 나타낸다. 
            yield (diff_r, fname)


srcfile = search_dir + "/chair/image_0016.jpg"
html = ""

sim = list(find_image(srcfile, 0.25))
#html 코드 생성
sim = sorted(sim, key=lambda x: x[0]) #퍼센테이지 오름차순으로 정렬
for r, f in sim:
    print(r, ">", f)
    s = '
[차이:' + str(r) + '-' + \
        os.path.basename(f) + ']
' + \
        '
' + \
        '
'
    html += s

html = """
원래 이미지

{1}
""".format(srcfile, html)

with open("./avhash-search-output.html", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write(html)

이미지를 보면 차이가 25퍼센트 미만인 이미지를 html 코드로 보여주고 있다.