Bag of Features (BOF)图像检索算法及其python实现（附代码）

PS：阅读此文需要读者对图像提取特征点，生成描述符的知识有一定了解，如sift，surf算法等等，对生成向量类心的k-means算法也需要有一定的了解。

1.原理

Bag of features（Bof）一种是用于图像和视频检索的算法，此算法的神奇之处，就在于对于不同角度，光照的图像，基本都能在图像库中正确检索。

Bag of Words 模型

要了解「Bag of Feature」，首先要知道「Bag of Words」。
「Bag of Words」 是文本分类中一种通俗易懂的策略。一般来讲，如果我们要了解一段文本的主要内容，最行之有效的策略是抓取文本中的关键词，根据关键词出现的频率确定这段文本的中心思想。
比如：如果一则新闻中经常出现「iraq」、「terrorists」，那么，我们可以认为这则新闻应该跟伊拉克的恐怖主义有关。而如果一则新闻中出现较多的关键词是「soviet」、「cuba」，我们又可以猜测这则新闻是关于冷战的（见下图）。

「Bag of words」中的 words ，它们是区分度较高的单词。根据这些 words ，我们就可以快速识别出文章内容，并对文章进行分类。
而「Bag of Feature」算法与其大同小异，只是我们抽出的“关键词word”是图像中的关键特征。

Bag of Feature算法
首先我们要找到图像中的关键词，而且这些关键词必须具备较高的区分度。实际过程中，通常会采用SIFT特征。

特征提取：

特征聚类：
提取完特征后，我们会采用一些聚类算法对这些特征向量进行聚类。最常用的聚类算法是 k-means。至于 k-means 中的 k 如何取，要根据具体情况来确定。另外，由于特征的数量可能非常庞大，这个聚类的过程也会非常漫长。
聚类完成后，我们就得到了这 k 个向量组成的视觉词典。

转化直方图：

上一步训练得到的字典，是为了这一步对图像特征进行量化。对于一幅图像而言，我们可以提取出大量的SIFT特征点，但这些特征点仍然缺乏代表性。因此，这一步的目标，是根据字典重新提取图像的高层特征。

具体做法是，对于图像中的每一个SIFT特征，都可以在字典中找到一个最相似的 ，这样，我们可以统计一个 k 维的直方图，代表该图像的SIFT特征在字典中的相似度频率。

大概分为6步：

1. 首先，我们用sift算法生成图像库中每幅图的特征点及描述符。
2. 再用k-means算法对图像库中的特征点进行聚类，得到一部视觉词典。
3. 针对输入特征集，根据视觉词典进行量化
4. 把输入图像转化成视觉单词（visual words） 的频率直方图
5. 构造特征到图像的倒排表，通过倒排表快速 索引相关图像
6. 根据索引结果进行直方图匹配

2.代码实现

实验环境： python3
配置好sift以及PCV文件，若还没配置sift可以看我之前的博客: sift特征匹配
以及准备好实验的数据集。
我在宿舍里拍了一些照片进行实验

PART 1:sift提取特征并建立视觉词典

# -*- 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)

可得到sift文件

并进行kmeans聚类得到视觉词典（一个pkl文件）
ps：因为数据集量比较大，可能聚类时候的运行时长可能会比较慢。

PART 2:遍历所有的图像，将它们的特征投影到词汇并提交到数据库

# -*- 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('first1002/')
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('first1002/vocabulary.pkl', 'rb') as f:
    voc = pickle.load(f)
#创建索引
indx = imagesearch.Indexer('testImaAdd3.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('testImaAdd3.db')
print (con.execute('select count (filename) from imlist').fetchone())
print (con.execute('select * from imlist').fetchone())

可得到一个数据库文件testmaAdd：

PART 3:进行查询测试

# -*- 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('first1002/')
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('first1002/vocabulary.pkl', 'rb') as f:
    voc = pickle.load(f)

src = imagesearch.Searcher('testImaAdd3.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 = 47
nbr_results = 5

# 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

测试图片1：

测试结果：
常规查询:

用单应性进行拟合建立RANSAC模型：
结果相同且匹配成功。

测试图片2：

常规查询:

用单应性进行拟合建立RANSAC模型：

都是在第五幅出现了错误。

结论：
在图像特征比较明显，或者相同图像的数据集较多的情况之下，图像的匹配效果就会比较好。