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私は C++ と openFrameworks でプログラムを作成しており、うまくいけばカラー マッチングによる画像検索システムを実装する必要があります。RGB 値でデータベース内の一致を見つけるアルゴリズムがあります。たとえば、コンピューターに 1000 枚の画像のデータベースがあり、クエリの RGB 値が 255,0,0 の場合、プログラムは 1000 枚の画像を調べて、最も近い画像を見つけます。ただし、私の問題は、Web 上でも一致を検索するようにしたいということです。Web サイトから画像を取得する方法を探していましたが、画像の特定の URL がわからないと、データを取得するのは困難です。たぶん、誰かがウェブサイト上の画像を取得する方法についてある程度の知識を持っているでしょうか? 理想的には、プログラムは指定された Web サイトにアクセスし、すべての Web ページで画像を検索します。

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コメントで述べたように、RGB 色空間から L a b* 色空間に変換し、データベースからの画像の平均色までのユークリッド距離を使用することの問題です。

基本的なデモは次のとおりです。 色で画像検索

#include "testApp.h"

//ported from http://cookbooks.adobe.com/post_Useful_color_equations__RGB_to_LAB_converter-14227.html
struct Color{
    float R,G,B,X,Y,Z,L,a,b;
};

#define REF_X 95.047; // Observer= 2°, Illuminant= D65
#define REF_Y 100.000;
#define REF_Z 108.883;

Color rgb2xyz(int R,int G,int B){
    float r = R / 255.0;
    float g = G / 255.0;
    float b = B / 255.0;

    if (r > 0.04045){ r = pow((r + 0.055) / 1.055, 2.4); }
    else { r = r / 12.92; }
    if ( g > 0.04045){ g = pow((g + 0.055) / 1.055, 2.4); }
    else { g = g / 12.92; }
    if (b > 0.04045){ b = pow((b + 0.055) / 1.055, 2.4); }
    else {  b = b / 12.92; }

    r = r * 100;
    g = g * 100;
    b = b * 100;
    //Observer. = 2°, Illuminant = D65
    Color xyz;
    xyz.X = r * 0.4124 + g * 0.3576 + b * 0.1805;
    xyz.Y = r * 0.2126 + g * 0.7152 + b * 0.0722;
    xyz.Z = r * 0.0193 + g * 0.1192 + b * 0.9505;
    return xyz;
}
Color xyz2lab(float X,float Y, float Z){
    float x = X / REF_X;
    float y = Y / REF_X;
    float z = Z / REF_X;

    if ( x > 0.008856 ) { x = pow( x , .3333333333f ); }
    else { x = ( 7.787 * x ) + ( 16/116.0 ); }
    if ( y > 0.008856 ) { y = pow( y , .3333333333f ); }
    else { y = ( 7.787 * y ) + ( 16/116.0 ); }
    if ( z > 0.008856 ) { z = pow( z , .3333333333f ); }
    else { z = ( 7.787 * z ) + ( 16/116.0 ); }

    Color lab;
    lab.L = ( 116 * y ) - 16;
    lab.a = 500 * ( x - y );
    lab.b = 200 * ( y - z );
    return lab;
}
Color lab2xyz(float l, float a, float b){
    float y = (l + 16) / 116;
    float x = a / 500 + y;
    float z = y - b / 200;

    if ( pow( y , 3 ) > 0.008856 ) { y = pow( y , 3 ); }
    else { y = ( y - 16 / 116 ) / 7.787; }
    if ( pow( x , 3 ) > 0.008856 ) { x = pow( x , 3 ); }
    else { x = ( x - 16 / 116 ) / 7.787; }
    if ( pow( z , 3 ) > 0.008856 ) { z = pow( z , 3 ); }
    else { z = ( z - 16 / 116 ) / 7.787; }

    Color xyz;
    xyz.X = x * REF_X;
    xyz.Y = y * REF_Y;
    xyz.Z = z * REF_Z;
    return xyz;
}
Color xyz2rgb(float X,float Y,float Z){
    //X from 0 to  95.047      (Observer = 2°, Illuminant = D65)
    //Y from 0 to 100.000
    //Z from 0 to 108.883
    X = ofClamp(X, 0, 95.047);

    float x = X * .01;
    float y = Y * .01;
    float z = Z * .01;

    float r = x * 3.2406 + y * -1.5372 + z * -0.4986;
    float g = x * -0.9689 + y * 1.8758 + z * 0.0415;
    float b = x * 0.0557 + y * -0.2040 + z * 1.0570;

    if ( r > 0.0031308 ) { r = 1.055 * pow( r , ( 1 / 2.4f ) ) - 0.055; }
    else { r = 12.92 * r; }
    if ( g > 0.0031308 ) { g = 1.055 * pow( g , ( 1 / 2.4f ) ) - 0.055; }
    else { g = 12.92 * g; }
    if ( b > 0.0031308 ) { b = 1.055 * pow( b , ( 1 / 2.4f ) ) - 0.055; }
    else { b = 12.92 * b; }

    Color rgb;
    rgb.R = round( r * 255 );
    rgb.G = round( g * 255 );
    rgb.B = round( b * 255 );
    return rgb;
}
Color rgb2lab(int R,int G,int B){
    Color xyz = rgb2xyz(R, G, B);
    return xyz2lab(xyz.X, xyz.Y, xyz.Z);
}
Color lab2rgb(int L,int a,int b){
    Color xyz = lab2xyz(L, a, b);
    return xyz2rgb(xyz.X, xyz.Y, xyz.Z);
}

Color getAverage(ofImage img){
    Color avg;
    avg.L = avg.a = avg.b = 0;

    int total = img.width * img.height;
    for(int y = 0 ; y < img.height; y++){
        for(int x = 0 ; x < img.width; x++){
            ofColor c = img.getColor(x, y);
            Color lab = rgb2lab(c.r,c.g,c.b);
            avg.L += lab.L;
            avg.a += lab.a;
            avg.b += lab.b;
        }
    }

    avg.L /= total;
    avg.a /= total;
    avg.b /= total;
    return avg;
}
ofImage images[6];
Color   averages[6];
ofColor averagesRGB[6];

ofImage colorPicker;
ofColor searchClr;

int closestId = -1;

//--------------------------------------------------------------
void testApp::setup(){
    colorPicker.loadImage("colormap.gif");

    images[0].loadImage("red.jpg");
    images[1].loadImage("green.jpg");
    images[2].loadImage("blue.jpg");
    images[3].loadImage("cyan.jpg");
    images[4].loadImage("magenta.jpg");
    images[5].loadImage("yellow.jpg");

    for(int i = 0 ;  i < 6; i++){
        averages[i] = getAverage(images[i]);
        Color avgRGB = lab2rgb(averages[i].L, averages[i].a, averages[i].b);
        averagesRGB[i] = ofColor(avgRGB.R,avgRGB.G,avgRGB.B);
    }

}

//--------------------------------------------------------------
void testApp::update(){
    //pick a colour
    searchClr = colorPicker.getColor(mouseX,mouseY-500);
    //find closest - might want to that on an event
    Color searchLab = rgb2lab(searchClr.r, searchClr.g, searchClr.b);
    float minDist = 10000000;
    for(int i = 0 ; i < 6; i++){
        Color Lab = averages[i];
        float dL = Lab.L - searchLab.L;
        float da = Lab.a - searchLab.a;
        float db = Lab.b - searchLab.b;
        float dist = sqrt(dL*dL + da*da + db*db);
        if(dist < minDist){
            minDist = dist;
            closestId = i;
        }
    }
}

//--------------------------------------------------------------
void testApp::draw(){
    for(int i = 0 ;  i < 6; i++){
        //indexed image
        images[i].draw(images[i].width * i, 0);
        //average colour
        ofPushStyle();
        ofSetColor(averagesRGB[i]);
        ofRect(images[i].width * i, images[i].height, images[i].width, images[i].width);
        ofPopStyle();
    }
    ofPushStyle();
    ofSetColor(searchClr);
    ofRect(200,500,200,200);
    ofPopStyle();
    colorPicker.draw(0,500);
    if(closestId >= 0){
        images[closestId].draw(400, 500);
    }
}

//--------------------------------------------------------------
void testApp::keyPressed(int key){

}

//--------------------------------------------------------------
void testApp::keyReleased(int key){

}

//--------------------------------------------------------------
void testApp::mouseMoved(int x, int y){

}

//--------------------------------------------------------------
void testApp::mouseDragged(int x, int y, int button){

}

//--------------------------------------------------------------
void testApp::mousePressed(int x, int y, int button){

}

//--------------------------------------------------------------
void testApp::mouseReleased(int x, int y, int button){

}

//--------------------------------------------------------------
void testApp::windowResized(int w, int h){

}

//--------------------------------------------------------------
void testApp::gotMessage(ofMessage msg){

}

//--------------------------------------------------------------
void testApp::dragEvent(ofDragInfo dragInfo){ 

}

コーディング スタイルは素晴らしいものではありませんが、アイデアを説明するためのものです。もちろん、最初に URL から画像をロードし、データベース内のそれぞれの平均色を L a b* にインデックス付けする必要があります (実行時またはその他のベクトル)。上記のコードはXcode プロジェクトとしても利用できます

于 2013-03-30T17:38:49.927 に答える