Buscar imágenes de color similar

Question

Según las sugerencias aquí @ SO, he catalogado el color promedio para un conjunto de imágenes de stock.
r, g, b = image.convert ("RGB"). Cambiar el tamaño de ((1,1), Image.ANTIALIAS) .getpixel ((0,0))

Ahora, me gustaría presentar una rueda de color para el usuario y ejecutar una búsqueda en mi catálogo para encontrar las imágenes que coinciden más con el color seleccionado.

He leído varias preguntas publicadas aquí que recomiendan "encontrar la distancia entre dos colores", y hacen referencia al libro de Flickr Hacks.

El algoritmo de distancia Flickr Hack parece ser básicamente:

---

diffr = checkImage.r - search_r
diffg = checkImage.g - search_g
diffb = checkImage.b - search_b
distancia = (diffr * diffr + diffg * diffg + diffb * diffb)
si la distancia < coincide con el umbral.

---

Este método me requerirá calcular la distancia entre el color de búsqueda y la huella digital en color de cada imagen. Me preguntaba si hay alguna manera de especificar de alguna manera un "área de búsqueda" basada en el color seleccionado (punto central) y un umbral predeterminado (o radio de búsqueda). Luego construya una consulta similar a SQL para devolver todas las imágenes que caen dentro de esta área.

¿Es esto posible?

BTW, estoy implementando esto en Python usando PIL y bibliotecas relacionadas.

Gracias por su ayuda SO!

SR

Answer 1

Puede ahorrar significativamente en el cálculo haciendo comparaciones en cada componente en lugar de cuadrar para encontrar la distancia.

if abs(check.r - search.r) < threshold and 
    abs(check.g - search.g) < threshold and 
    abs(check.b - search.b) < threshold 

Combinando esto con tablas de caché, probablemente será suficiente para lo que está haciendo.

Answer 2

Si fuera yo, me gustaría ir un poco menos de fantasía y la memoria caché las búsquedas en una tabla secundaria, como:

CREATE TABLE `image_search` (
    `id` int not null auto_increment, 
    `image_id` int not null, 
    `r` tinyint not null, 
    `g` tinyint not null, 
    `b` tinyint not null, 
    `distance` tinyint not null, 
    `hit` bool not null, 
    PRIMARY KEY (`id`), 
    UNIQUE KEY `image_id_by_rgb_by_distance` (`image_id`,`r`,`g`,`b`,`distance`), 
    KEY `image_id_by_rgb_by_distance_by_hit` (`image_id`,`r`,`g`,`b`,`distance`,`hit`), 
); 

tirar de que para encontrar sus partidos, como

SELECT `image_id` 
FROM `image_search` 
WHERE `r` = $r 
AND `g` = $g 
AND `b` = $b 
AND `distance` = $distance 
AND `hit` = 1 

Si no se obtienen resultados, y luego hacer

SELECT `image_id` 
FROM `image_search` 
WHERE `r` = $r 
AND `g` = $g 
AND `b` = $b 
AND `distance` = $distance 

y si no hay resultados en que, luego ejecute su catálogo de imágenes haciendo la comparación y almacene cada resultado, positivo o negativo, en la tabla.

Entonces solo será lento cuando no tenga los resultados en la memoria caché. Si su UI alienta al usuario a seleccionar ciertos colores preestablecidos útiles, puede calcularlos previamente y ayudar aún más.

También puntos de bonificación para precomputar todas las búsquedas ejecutadas previamente cuando agrega una imagen a su catálogo.

Answer 3

Podemos mirar a un color como un punto en el espacio tridimensional. Ahora cada imagen estará en un punto en el espacio definido por su color promedio. El usuario elige un punto en el espacio 3-d y desea encontrar la imagen más cercana a ese punto.

Esto no es simple, pero una gran cantidad de trabajo se ha realizado sobre él por la gente más inteligente que tú o yo (Don Knuth llama el 'problema de correo'). Un buen lugar para comenzar es at Wikipedia, como de costumbre.

Answer 4

Color difference (Delta E) - la diferencia o distancia entre dos colores es una métrica de interés en la ciencia del color.

puede encontrar Python código here

Tenga en cuenta que usted necesita para convertir a RGBLab antes de calcular Delta E.

RGB -> XYZ -> Lab

Otros detalles:

Bruce Justin Lindbloom site

Color conversion math and formulas

Color delta/comparison math