计算机视觉学习11：基于BoW的图像检索

BoW模型原理

模型简介

BoW(Bag of Words)词袋模型最初被用在文本分类中，将文档表示成特征矢量。它的基本思想是假定对于一个文本，忽略其词序和语法、句法，仅仅将其看做是一些词汇的集合，而文本中的每个词汇都是独立的。简单说就是讲每篇文档都看成一个袋子（因为里面装的都是词汇，所以称为词袋，Bag of words即因此而来），然后看这个袋子里装的都是些什么词汇，将其分类。如果文档中猪、马、牛、羊、山谷、土地、拖拉机这样的词汇多些，而银行、大厦、汽车、公园这样的词汇少些，我们就倾向于判断它是一篇描绘乡村的文档，而不是描述城镇的。举个例子，有如下两个文档：

文档一：Bob likes to play basketball, Jim likes too.
文档二：Bob also likes to play football games.

基于这两个文本文档，构造一个词典：

Dictionary = {1:”Bob”, 2. “like”, 3. “to”, 4. “play”, 5. “basketball”, 6. “also”, 7. “football”，8. “games”, 9. “Jim”, 10. “too”}

这个词典一共包含10个不同的单词，利用词典的索引号，上面两个文档每一个都可以用一个10维向量表示（用整数数字0~n（n为正整数）表示某个单词在文档中出现的次数）：

文档一：[1, 2, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1]
文档二：[1, 1, 1, 1 ,0, 1, 1, 1, 0, 0]

向量中每个元素表示词典中相关元素在文档中出现的次数(下文中，将用单词的直方图表示)。不过，在构造文档向量的过程中可以看到，我们并没有表达单词在原来句子中出现的次序（这是BoW模型的缺点之一）。

原理

考虑将Bag-of-words模型应用于图像表示。为了表示一幅图像，我们可以将图像看作文档，即若干个“视觉词汇”的集合，同样的，视觉词汇相互之间没有顺序。

由于图像中的词汇不像文本文档中的那样是现成的，我们需要首先从图像中提取出相互独立的视觉词汇，这通常需要经过三个步骤：
（1）特征检测
（2）特征表示
（3）单词本的生成
通过观察会发现，同一类目标的不同实例之间虽然存在差异，但我们仍然可以找到它们之间的一些共同的地方，比如说人脸，虽然说不同人的脸差别比较大，但眼睛，嘴，鼻子等一些比较细小的部位，却观察不到太大差别，我们可以把这些不同实例之间共同的部位提取出来，作为识别这一类目标的视觉词汇。

而SIFT算法是提取图像中局部不变特征的应用最广泛的算法，因此我们可以用SIFT算法从图像中提取不变特征点，作为视觉词汇，并构造单词表，用单词表中的单词表示一幅图像。

接下来，我们通过上述图像展示如何通过Bag-of-words模型，将图像表示成数值向量。现在有三个目标类，分别是人脸、自行车和吉他。

第一步：利用SIFT算法，从每类图像中提取视觉词汇，将所有的视觉词汇集合在一起，如下图3所示：

第二步：利用K-Means算法构造单词表。K-Means算法是一种基于样本间相似性度量的间接聚类方法，此算法以K为参数，把N个对象分为K个簇，以使簇内具有较高的相似度，而簇间相似度较低。SIFT提取的视觉词汇向量之间根据距离的远近，可以利用K-Means算法将词义相近的词汇合并，作为单词表中的基础词汇，假定我们将K设为4，那么单词表的构造过程如下图4所示：

第三步：利用单词表的中词汇表示图像。利用SIFT算法，可以从每幅图像中提取很多个特征点，这些特征点都可以用单词表中的单词近似代替，通过统计单词表中每个单词在图像中出现的次数，可以将图像表示成为一个K=4维数值向量。

上图5中，我们从人脸、自行车和吉他三个目标类图像中提取出的不同视觉词汇，而构造的词汇表中，会把词义相近的视觉词汇合并为同一类，经过合并，词汇表中只包含了四个视觉单词，分别按索引值标记为1，2，3，4。通过观察可以看到，它们分别属于自行车、人脸、吉他、人脸类。统计这些词汇在不同目标类中出现的次数可以得到每幅图像的直方图表示（我们假定存在误差，实际情况亦不外如此）：

人脸： [3,30,3,20]
自行车：[20,3,3,2]
吉他： [8,12,32,7]

其实这个过程非常简单，就是针对人脸、自行车和吉他这三个文档，抽取出相似的部分（或者词义相近的视觉词汇合并为同一类），构造一个词典，词典中包含4个视觉单词，即

Dictionary = {1:”自行车”, 2. “人脸”, 3. “吉他”, 4. “人脸类”}

最终人脸、自行车和吉他这三个文档皆可以用一个4维向量表示，最后根据三个文档相应部分出现的次数画成了上面对应的直方图。
需要说明的是，以上过程只是针对三个目标类非常简单的一个示例，实际应用中，为了达到较好的效果，单词表中的词汇数量K往往非常庞大，并且目标类数目越多，对应的K值也越大，一般情况下，K的取值在几百到上千，在这里取K＝4仅仅是为了方便说明。

下面，我们再来总结一下如何利用Bag-of-words模型将一幅图像表示成为数值向量：

• 第一步：利用SIFT算法从不同类别的图像中提取视觉词汇向量，这些向量代表的是图像中局部不变的特征点；
• 第二步：将所有特征点向量集合到一块，利用K-Means算法合并词义相近的视觉词汇，构造一个包含K个词汇的单词表；
• 第三步：统计单词表中每个单词在图像中出现的次数，从而将图像表示成为一个K维数值向量。

为什么要用BoW模型描述图像

SIFT特征虽然也能描述一幅图像，但是每个SIFT矢量都是128维的，而且一幅图像通常都包含成百上千个SIFT矢量，在进行相似度计算时，这个计算量是非常大的，通行的做法是用聚类算法对这些矢量数据进行聚类，然后用聚类中的一个簇代表BoW中的一个视觉词，将同一幅图像的SIFT矢量映射到视觉词序列生成码本，这样每一幅图像只用一个码本矢量来描述，这样计算相似度时效率就大大提高了。

构建BoW码本步骤

1. 假设训练集有M幅图像，对训练图象集进行预处理。包括图像增强，分割，图像统一格式，统一规格等等。
2. 提取SIFT特征。对每一幅图像提取SIFT特征（每一幅图像提取多少个SIFT特征不定）。每一个SIFT特征用一个128维的描述子矢量表示，假设M幅图像共提取出N个SIFT特征。
3. 用K-means对2中提取的N个SIFT特征进行聚类，K-Means算法是一种基于样本间相似性度量的间接聚类方法，此算法以K为参数，把N个对象分为K个簇，以使簇内具有较高的相似度，而簇间相似度较低。聚类中心有k个（在BOW模型中聚类中心我们称它们为视觉词），码本的长度也就为k，计算每一幅图像的每一个SIFT特征到这k个视觉词的距离，并将其映射到距离最近的视觉词中（即将该视觉词的对应词频+1）。完成这一步后，每一幅图像就变成了一个与视觉词序列相对应的词频矢量。
4. 构造码本。码本矢量归一化因为每一幅图像的SIFT特征个数不定，所以需要归一化。测试图像也需经过预处理，提取SIFT特征，将这些特征映射到为码本矢量，码本矢量归一化，最后计算其与训练码本的距离，对应最近距离的训练图像认为与测试图像匹配。设视觉词序列为{眼睛 鼻子 嘴}（k=3），则训练集中的图像变为：

第一幅图像：[1 0 0]
第二幅图像：[5 3 4]
…
当然，在提取sift特征的时候，可以将图像打成很多小的patch，然后对每个patch提取SIFT特征。

总结一下，整个过程其实就做了三件事，首先提取对n幅图像分别提取SIFT特征，然后对提取的整个SIFT特征进行KMeans聚类得到k个聚类中心作为视觉单词表（或者说是词典），最后对每幅图像以单词表为规范对该幅图像的每一个SIFT特征点计算它与单词表中每个单词的距离，最近的+1，便可得到该幅图像的码本。实际上第三步是一个统计的过程，所以BoW中向量元素都是非负的。

Bag of words的应用: 图像分类

Bag of features原理: 图像特征词典

基础流程：

实验

1.生成代码所需要的模型文件：视觉词汇

addImage.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import pickle
from PCV.imagesearch import imagesearch
from PCV.localdescriptors import sift
from sqlite3 import dbapi2 as sqlite
from PCV.tools.imtools import get_imlist

#获取图像列表
imlist = get_imlist('first1000/')
nbr_images = len(imlist)
#获取特征列表
featlist = [imlist[i][:-3]+'sift' for i in range(nbr_images)]

# load vocabulary
#载入词汇
with open('first1000/vocabulary.pkl', 'rb') as f:
    voc = pickle.load(f)
#创建索引
indx = imagesearch.Indexer('testImaAdd.db',voc)
#indx.create_tables()

# go through all images, project features on vocabulary and insert
#遍历所有的图像，并将它们的特征投影到词汇上
for i in range(nbr_images)[:1000]:
    locs,descr = sift.read_features_from_file(featlist[i])
    indx.add_to_index(imlist[i],descr)
# commit to database
#提交到数据库
indx.db_commit()

con = sqlite.connect('testImaAdd.db')
print (con.execute('select count (filename) from imlist').fetchone())
print (con.execute('select * from imlist').fetchone())

cocabulary.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import pickle
from PCV.imagesearch import vocabulary
from PCV.tools.imtools import get_imlist
from PCV.localdescriptors import sift

#获取图像列表
imlist = get_imlist('first1000/')
nbr_images = len(imlist)
#获取特征列表
featlist = [imlist[i][:-3]+'sift' for i in range(nbr_images)]

#提取文件夹下图像的sift特征
for i in range(nbr_images):
    sift.process_image(imlist[i], featlist[i])

#生成词汇
voc = vocabulary.Vocabulary('ukbenchtest')
voc.train(featlist, 1000, 10)
#保存词汇
# saving vocabulary
with open('first1000/vocabulary.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(voc, f)
print ('vocabulary is:', voc.name, voc.nbr_words)

2.查询图片

reranking.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import pickle
from PCV.localdescriptors import sift
from PCV.imagesearch import imagesearch
from PCV.geometry import homography
from PCV.tools.imtools import get_imlist

# load image list and vocabulary
#载入图像列表
imlist = get_imlist('first1000/')
nbr_images = len(imlist)
#载入特征列表
featlist = [imlist[i][:-3]+'sift' for i in range(nbr_images)]

#载入词汇
with open('first1000/vocabulary.pkl', 'rb') as f:
    voc = pickle.load(f)

src = imagesearch.Searcher('testImaAdd.db',voc)

# index of query image and number of results to return
#查询图像索引和查询返回的图像数
q_ind = 0
nbr_results = 20

# regular query
# 常规查询(按欧式距离对结果排序)
res_reg = [w[1] for w in src.query(imlist[q_ind])[:nbr_results]]
print ('top matches (regular):', res_reg)

# load image features for query image
#载入查询图像特征
q_locs,q_descr = sift.read_features_from_file(featlist[q_ind])
fp = homography.make_homog(q_locs[:,:2].T)

# RANSAC model for homography fitting
#用单应性进行拟合建立RANSAC模型
model = homography.RansacModel()
rank = {}

# load image features for result
#载入候选图像的特征
for ndx in res_reg[1:]:
    locs,descr = sift.read_features_from_file(featlist[ndx])  # because 'ndx' is a rowid of the DB that starts at 1
    # get matches
    matches = sift.match(q_descr,descr)
    ind = matches.nonzero()[0]
    ind2 = matches[ind]
    tp = homography.make_homog(locs[:,:2].T)
    # compute homography, count inliers. if not enough matches return empty list
    try:
        H,inliers = homography.H_from_ransac(fp[:,ind],tp[:,ind2],model,match_theshold=4)
    except:
        inliers = []
    # store inlier count
    rank[ndx] = len(inliers)

# sort dictionary to get the most inliers first
sorted_rank = sorted(rank.items(), key=lambda t: t[1], reverse=True)
res_geom = [res_reg[0]]+[s[0] for s in sorted_rank]
print ('top matches (homography):', res_geom)

# 显示查询结果
imagesearch.plot_results(src,res_reg[:8]) #常规查询
imagesearch.plot_results(src,res_geom[:8]) #重排后的结果

test_candidates.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import pickle
from PCV.imagesearch import imagesearch
from PCV.localdescriptors import sift
from sqlite3 import dbapi2 as sqlite
from PCV.tools.imtools import get_imlist

#获取图像列表
imlist = get_imlist('first1000/')
nbr_images = len(imlist)
#获取特征列表
featlist = [imlist[i][:-3]+'sift' for i in range(nbr_images)]

#载入词汇
f = open('first1000/vocabulary.pkl', 'rb')
voc = pickle.load(f)
f.close()

src = imagesearch.Searcher('testImaAdd.db',voc)
locs,descr = sift.read_features_from_file(featlist[0])
iw = voc.project(descr)

print ('ask using a histogram...')
print (src.candidates_from_histogram(iw)[:10])

src = imagesearch.Searcher('testImaAdd.db',voc)
print ('try a query...')

nbr_results = 12
res = [w[1] for w in src.query(imlist[0])[:nbr_results]]
imagesearch.plot_results(src,res)

运行结果

常规查询结果：

RANSAC模型查询结果：