база данных — система поиска изображений по цвету из Интернета с использованием C ++ с openframeworks
Я пишу программу на C ++ и openFrameworks, которая, как мы надеемся, должна реализовать систему поиска изображений путем сопоставления цветов. У меня есть алгоритм, чтобы найти совпадение в базе данных по значению RGB. Например, если у меня есть база данных из 1000 изображений на моем компьютере, и у меня есть значение rgb запроса 255,0,0, программа просмотрит 1000 изображений и найдет наиболее близкое соответствие. Однако моя проблема в том, что я хочу, чтобы он также искал совпадения в Интернете. Я пытался найти, как получить изображения с веб-сайтов, однако, если вы не знаете конкретный URL-адрес изображения, трудно получить данные. Может быть, кто-то знает, как получить изображения на веб-сайтах? В идеале программа должна заходить на указанный веб-сайт и искать изображения на каждой веб-странице, а затем сравнивать каждое изображение с запросом и выводить наиболее близкое совпадение.
Решение
Как я уже упоминал в своем комментарии, речь идет о преобразовании цветового пространства RGB в Lb * цветное пространство и использование евклидова расстояния до среднего цвета изображения из базы данных.
Вот основная демонстрация:
#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){
}
Стиль кодирования не гениален, он просто иллюстрирует идею. Конечно, вам нужно сначала загрузить изображения с URL и индексировать средний цвет в Lb * для каждого в базе данных (вектор во время выполнения или иначе).
Приведенный выше код также доступен как Проект Xcode
Другие решения
Других решений пока нет …