[파이썬] opencv-python 이미지에서의 콘텐츠 기반 검색

07 Sep 2023

opencv python

이미지 검색은 인터넷에서 특정 이미지를 찾는 데에 널리 사용되는 기술입니다. 하지만 이미지를 검색하는 또 다른 방법은 콘텐츠 기반 검색(Content-Based Image Retrieval, CBIR)입니다. 이는 이미지의 콘텐츠 특징을 분석하여 유사한 이미지를 찾는 방식입니다. 이번 블로그 포스트에서는 Python과 OpenCV를 사용하여 이미지에서의 콘텐츠 기반 검색을 구현하는 방법을 알아보겠습니다.

OpenCV-Python 소개

OpenCV-Python은 컴퓨터 비전 및 이미지 처리에 관련된 작업을 수행하기 위한 파이썬 라이브러리입니다. 이미지 및 비디오 처리, 객체 검출, 얼굴 인식 등 다양한 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다. OpenCV-Python은 파이썬에서 OpenCV 라이브러리를 사용하기 위한 래퍼(wrapper) 함수를 제공하며, 이미지 처리를 위한 다양한 기능을 제공합니다.

이미지에서의 콘텐츠 기반 검색 구현

콘텐츠 기반 검색을 구현하기 위해서는 먼저 이미지의 콘텐츠 특징을 추출해야 합니다. OpenCV-Python에서는 특징 추출 알고리즘을 사용하여 이미지의 콘텐츠를 표현할 수 있습니다. 가장 일반적으로 사용되는 특징 추출 알고리즘은 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)와 SURF(Speeded Up Robust Features)입니다.

특징 추출을 위해 SIFT 알고리즘을 사용해 보겠습니다. SIFT 알고리즘은 이미지에서 크기와 방향에 무관한 특징을 추출하여 이미지를 설명하는데 사용됩니다.

import cv2

def sift_feature_extraction(image_path):
    # 이미지 불러오기
    image = cv2.imread(image_path)
    
    # SIFT 객체 생성
    sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
    
    # 특징 추출
    keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(image, None)
    
    return keypoints, descriptors

# 이미지 경로 설정
image_path = 'image.jpg'

# 특징 추출
keypoints, descriptors = sift_feature_extraction(image_path)

# 특징 추출 결과 출력
print("Number of keypoints: ", len(keypoints))
print("Descriptors shape: ", descriptors.shape)

위의 코드는 이미지에서 SIFT 알고리즘을 사용하여 특징을 추출하는 기본적인 예제입니다. sift_feature_extraction 함수는 이미지 경로를 입력으로 받아 SIFT 객체를 생성하고, detectAndCompute 메소드를 호출하여 특징점(keypoints)과 특징(descriptors)을 추출합니다. 추출된 특징은 다양한 작업을 위해 사용됩니다.

특징 추출 후, 다른 이미지들과의 유사도를 계산하여 콘텐츠 기반 검색을 수행할 수 있습니다. 이를 위해서는 추출된 특징을 이용한 이미지 간의 거리 측정이 필요합니다. 거리 측정을 위해 대표적으로 사용되는 메트릭은 유클리드 거리(Euclidean Distance)입니다.

import numpy as np

# 이미지간의 거리 계산
def calculate_distance(descriptor1, descriptor2):
    return np.sqrt(np.sum((descriptor1 - descriptor2)**2))

# 검색 이미지의 특징 추출
query_keypoints, query_descriptors = sift_feature_extraction(query_image_path)

# 검색 이미지와 동일한 특징 추출 방법으로 데이터베이스의 모든 이미지의 특징 추출
database_images = ['image1.jpg', 'image2.jpg', 'image3.jpg']
database_descriptors = np.zeros((len(database_images), query_descriptors.shape[1]), dtype=np.float32)

for i, database_image_path in enumerate(database_images):
    _, database_descriptors[i] = sift_feature_extraction(database_image_path)

# 쿼리 이미지와 데이터베이스 이미지 간의 거리 계산
distances = []
for descriptor in database_descriptors:
    distances.append(calculate_distance(query_descriptors, descriptor))

# 거리가 가까운 순으로 정렬
sorted_indices = np.argsort(distances)

# 검색 결과 출력
for index in sorted_indices:
    print(database_images[index], distances[index])

위의 코드는 검색 이미지와 데이터베이스 이미지 간의 특징 추출 및 거리 계산을 수행하는 예제입니다. calculate_distance 함수는 두 개의 디스크립터(descriptor) 사이의 유클리드 거리를 계산합니다. 검색 이미지와 데이터베이스 이미지에 대해 특징 추출을 수행한 후, 거리를 계산하여 배열에 저장합니다. 마지막으로, 거리가 가까운 순으로 정렬하여 검색 결과를 출력합니다.

결론

이번 블로그 포스트에서는 OpenCV-Python을 사용하여 이미지에서의 콘텐츠 기반 검색을 구현하는 방법을 알아보았습니다. 콘텐츠 기반 검색은 이미지의 콘텐츠 특징을 추출하고, 이를 기반으로 유사한 이미지를 찾는 기술입니다. Python과 OpenCV를 사용하면 간단하게 콘텐츠 기반 검색을 구현할 수 있으며, 이를 응용하여 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.