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找到思聪王

IG 夺冠啦!王老板火啦!连王老板吃热狗都吃的如此销魂,那我们当然要来在人群中找到他呢!

看到一个美术生的作品,如何 3 秒内找到思聪王。


我找了好久啊,这幅图画的真是魔性,看得眼睛都花了,浪费了我宝贵的上班时间。不得不承认,我,作为一个工科生,3 秒钟是找不到了。但是,我的电脑可以呀!

连美术生都出动调侃王思聪了,工科生怎么能坐以待毙!那我就趁着上班,来做一个自动找王思聪的实现吧。

既然在上班,就要用一种比较专业的方式来展开我的工作。

项目目标:在一群鸭子中找到 吃热狗的 王思聪

项目实现:Python ,OpenCV

项目成果:0.3 秒内找到

项目技术路线:

  1. 获得鸭子同等大小的王思聪;
  2. 在原图全局搜索,匹配王思聪所在的位置;
  3. 在王思聪周围画个红框;
  4. 查看计算机速度;

项目具体实现:

图像处理,作为计算机算法中十分大的一类,现成的代码库中有一个非常适合用来做

1.获得鸭子同等大小的王思聪 —— resize(OpenCV)

这个部分主要是数据的预处理,说得很专业,其实就是用电脑自带的截图工具,截取一个小鸭子,他的大小大约为 36*36。我们就相应地把王思聪 resize 到和小鸭子同等大小,这里采用了插值 inter_cubic 的方式来进行重采样。

王思聪的图来自 那位可爱的美术生。


#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Nov  7 11:42:02 2018
@author: aaron
"""
import cv2

template = cv2.imread('wangsicong.png')
template = cv2.resize(template, (40, 40),
interpolation=cv2.INTER_CUBIC)复制代码
2.在原图全局搜索,匹配王思聪所在的位置 —— matchTemplate (opencv)

OpenCV 作为一个比较全能的图像处理库,能够提供较为许多图像处理的基础,比如边缘监测函数可以直接用于监测图像的边界(OpenCV 也提供了 canny 算子、sobel 算子等)。

这里我们使用 模版匹配算法(matchTemplate),他帮助算法在一副图像中找到特定的目标。该函数需要四个参数,

  • 原图 Image
  • 监测目标 detect
  • 匹配结果图 result
  • 匹配衡量方式 method
  • CV_TM_SQDIFF,平方差
  • CV_TM_SQDIFF_NORMED,平方差归一化
  • CV_TM_CCORR,相关度
  • CV_TM_CCORR_NORMED,相关度归一化
  • CV_TM_CCOEFF,相关系数
  • CV_TM_CCOEFF_NORMED,相关系数归一化

因此,该搜索主要是以像素级别的匹配,不会进行缩放;

我们目前的任务中王思聪的色调并没有改变,因此任何一种方法的差异并不是很大。

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
 
img = cv2.imread('image.jpg')
template = cv2.imread('detect.png')   

# Apply template Matching
res = cv2.matchTemplate(img,template,eval('cv2.TM_CCOEFF'))

# Get the size of template
w, h = template[:,:,0].shape[::-1]复制代码

3.在王思聪周围画个红框 —— minMaxLoc(OpenCV);

matchTemplate 函数得到的结果是一个灰度数值图,给出的是图像中每一个 detect 范围的匹配程度,灰度数值越大,则相似度越高。

为了画出这个最有可能出现思聪王的位置,我们使用 OpenCVv 的 minMaxLoc 函数来得到思聪王边框的具体位置,并进一步使用 OpenCV 的 rectangle 函数来画出这个框。

# Get anchor for templateMatch result
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)

# draw rectangle
top_left = max_loc
bottom_right = (top_left[0] + w, top_left[1] + h)
imgplt = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
cv2.rectangle(imgplt,top_left, bottom_right, 255, 2)

# show image
plt.imshow(imgplt)
plt.title('Detected results'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
复制代码


结果如上!成功!

4.计算机的速度 —— timeit。

Python 的 timeit 模块能够提供 代码运算时间 的统计,在使用这一模块的使用,总共记录两次时间。一次在所有代码运行之前,一次在所有代码运行之后,两次相减就得到的 代码运算的 总时间。

这里列出了 timeit 时间统计的方式,但是在具体运行的时候,则需要把上述代码全部放在两次时间获取的中间,也就是下述第四行的位置。

import timeit
start = timeit.default_timer()

# All your code above

stop = timeit.default_timer()
print('Time: ', stop - start) 

复制代码

我平均跑了十次,2018 年款的 MacBook Air,基本配置的平均时间是 0.2 秒!

目标达成!

PS,👆是为了展示一下 OpenCV 的风采。因此使用了传统的模式匹配流程。如果我们在实际应用中,面对雷同的问题。

  1. 首先分析认为,王思聪的脸部颜色和鸭子不一样,且他的脸部颜色只有他独有的;
  2. 可以使用 滴管 功能来得到 王思聪脸部颜色的 RGB;
  3. 在图中搜索有 脸部颜色 RGB 的部分 并 高亮;
  4. 找到 王思聪!

OpenCV 是 计算机视觉 中非常重要的类库,他既可以支持传统计算机视觉处理,也可以支持 深度学习计算机视觉。他的底层是 C++,运算速度很快,也提供了 Python 的调用接口,真的省了很多事呢!

感谢观看!


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