cuongpiger / scl_xlas-vs_cbir

1. Cấu trúc thư mục:

• dataset: chứa các hình ảnh dùng để xây dựng nên hệ thống CBIR.
• queries: chứa các query image
• modules: chứa các class, phương thức.
• index.py: dùng để xây dựng nên các feature vector, xây dựng indexing và file index.csv.
• search.py: dùng để search các ảnh từ query image.
• index.csv: lưu các feature vector của các image trong dataset.

2. Cách hoạt động

• Mỗi một image trong dataset sẽ được chia thành 5 phần như hình sau:

• Tiếp theo, ta sẽ tính histogram cho từng phần 1, 2, 3, 4, 5 trong hình và nối năm histogram này thành một List[int].
• Tiếp theo ta sẽ normalize theo min-max scaler, lúc này mỗi phần tử trong List[int] có giá trị nằm trong ngưỡng $[0, 1]$.
• Khi ta tiến hành search từ một query image, nó sẽ chuyển query image này thành một feature vector, tiếp theo nó tiến hành tính toán khoảng cách Chi-square distance của query image với từng feature vector nằm trong file index.csv.
• Theo Chi-square distance, nếu giá trị càng gần $0$ thì hai hình khả năng cao là giống nhau nên ta mặc định của chương trình này sẽ lấy ra 10 hình có giá trị thấp nhất.

3. Demo

3.1. Xây dựng file indexing

• Nếu như chưa có file index.csv:

  

  hoặc khi dataset của ta có sự thay đổi, thì ta cần phải tính toán lại các feature vector, sử dụng lệnh sau:

  python3 index.py --dataset dataset --index index.csv

  trong đây:
  - index.py: là file chạy để xây dựng các feature vector và tạo file index.csv.
  - --dataset dataset: là cờ dùng để chỉ định folder chứa các image database, ở đây database image là dataset.
  - --index index.csv: cờ --index là tên muốn đặt cho file để lưu các feature vector, ở đây là index.csv.
  

3.2. Tìm kiếm trên CBIR

• Nếu như file index.csv đã tồn tại, để search dùng lệnh dưới đây:

  python3 search.py --index index.csv --query queries/cdmc900.jpg --result-path dataset

  trong đây:
  - search.py: là file dùng để chạy chức năng tìm kiếm.
  - --index index.csv: chỉ định file lưu các feature vector, ở đây là file index.csv.
  - --query queries/cdmc900.jpg: là đường dẫn đến image cần tìm kiếm, ở đây query image nằm tại queries/cdmc900.jpg.
  - --result-path dataset: chỉ định thư mục chứa các hình ảnh tương ứng cho từng feature vector trong file index.csv, ở đây là thư mục dataset. Lưu ý nếu dataset thay đổi thì phải quay lại bước 3.1 để xây dựng lại file index.csv.
  

• Sau khi chạy lên trên, nó sẽ hiện ra query image và result image được CBIR tìm ra trong dataset, nhấn ENTER để xem result image tiếp theo, mặc định là có 10 result image được đề ra.

4. Tài liệu tham khảo

• https://www.pyimagesearch.com/2014/12/01/complete-guide-building-image-search-engine-python-opencv/