在计算机视觉领域，物种识别和图像相似度比较是两个重要的研究方向。本文通过结合深度学习和图像处理技术，基于OpenCV和TensorFlow的MobileNetV2的预训练模型模，实现物种识别和个体相似度分析。本文详细介绍该实验过程并提供相关代码。
一、名词介绍
1. OpenCV
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。OpenCV由英特尔公司在1999年发起，并在2000年以开源的方式发布。该库被设计为高效的计算机视觉应用程序开发工具，支持多种编程语言（如C++、Python、Java）和平台（如Windows、Linux、Mac OS、Android、iOS）。
使用OpenCV具有以下优势：
- 开源和免费：OpenCV是完全开源和免费的，这使得开发者可以自由地使用、修改和分发。
- 跨平台：OpenCV支持多个操作系统和平台，包括Windows、Linux、Mac OS、Android和iOS，使其在多种设备上具有广泛的适用性。
- 丰富的功能：OpenCV提供了广泛的功能，包括图像处理、视频分析、物体检测、机器学习、计算机视觉算法等，满足了大多数计算机视觉应用的需求。
- 大规模社区支持：OpenCV拥有一个活跃的社区，提供丰富的文档、教程和示例代码，开发者可以方便地获取支持和资源。
- 性能优化：OpenCV对性能进行了高度优化，支持硬件加速（如GPU），能够在实时应用中高效运行。
2. TensorFlow
TensorFlow是一个由Google Brain团队开发的开源深度学习框架。它提供了全面、灵活的工具，支持构建和训练各种深度学习模型。TensorFlow支持多种平台，包括Windows、Linux、Mac OS和移动设备，并且可以利用CPU和GPU进行高效计算。
使用TensorFlow具有以下优势：
- 灵活性和可扩展性：TensorFlow支持构建和训练各种类型的深度学习模型，从简单的线性模型到复杂的神经网络。
- 跨平台支持：TensorFlow支持在多个平台上运行，包括桌面系统、服务器和移动设备，并且可以利用GPU和TPU进行加速。
- 广泛的社区和生态系统：TensorFlow拥有一个庞大的社区，提供丰富的资源和支持。其生态系统包括TensorBoard（用于可视化）、TensorFlow Lite（用于移动设备）和TensorFlow Serving（用于部署）。
- 预训练模型和模型库：TensorFlow提供了大量的预训练模型和模型库，可以方便地进行迁移学习和模型优化。
3. OpenCV与同类视库对比
下表对比了OpenCV与其他几种常见的计算机视觉库（如Dlib、SimpleCV和Scikit-Image）的特点：
| 特性 | OpenCV | Dlib | SimpleCV | Scikit-Image |
|---|---|---|---|---|
| 开源和免费 | 是 | 是 | 是 | 是 |
| 跨平台支持 | Windows, Linux, Mac OS, Android, iOS | Windows, Linux, Mac OS | Windows, Linux, Mac OS | Windows, Linux, Mac OS |
| 编程语言支持 | C++, Python, Java, MATLAB | C++, Python | Python | Python |
| 图像处理 | 广泛支持 | 支持 | 基础支持 | 广泛支持 |
| 视频处理 | 广泛支持 | 不支持 | 基础支持 | 不支持 |
| 机器学习算法 | 支持（集成了OpenCV ML模块） | 支持（内置多种机器学习算法） | 基础支持 | 支持（依赖Scikit-Learn） |
| 面部检测 | 支持（Haar级联分类器、DNN） | 支持（HOG+SVM、CNN） | 支持 | 基础支持（依赖外部库） |
| 性能优化 | 高度优化，支持硬件加速 | 一定程度优化，部分支持硬件加速 | 未优化 | 一定程度优化 |
| 社区支持 | 活跃社区，大量资源 | 中等规模社区 | 小规模社区 | 中等规模社区 |
二、环境准备
1. 搭建python环境
为了避免和历史包版本的冲突，这里我先新建了一个新的conda环境，起名opencv。
python环境为3.8.19。
升级pip和setuptools，规避后面可能发生的包版本冲突等安装问题。
2. 安装必要的库
下面，我安装了程序依赖的必要库。因为我是边摸索边安装，所以没有一次性全部安装这些库，你可以全部浏览完本节内容后一口气安装。
用到的库及介绍：
| 库名称 | 介绍 |
|---|---|
| Flask | 一个轻量级的Web框架，用于构建Web应用程序和API。 |
| Flask-CORS | 一个Flask扩展，用于处理跨域资源共享（CORS）问题，使得前端可以访问后端API。 |
| NumPy | 一个用于科学计算的库，提供支持大型多维数组和矩阵的操作，以及大量的数学函数库。 |
| OpenCV | 一个开源计算机视觉库，提供丰富的图像和视频处理功能。 |
| TensorFlow | 一个开源的机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习模型。 |
| Keras | 高级神经网络API，运行在TensorFlow之上，用于快速构建和训练深度学习模型。 |
| Scikit-learn | 一个用于机器学习的Python库，提供简单高效的数据挖掘和数据分析工具，包括各种分类、回归和聚类算法。 |
下面是逐步安装的步骤：
① 安装flask、numpy、opencv-python库
pip install flask numpy opencv-python
② 安装flask-cors库
安装这个库主要原因是解决请求flask时的跨域问题。
pip install flask-cors
③ 安装tensorflow、keras库
tensorflow 是常用的深度学习框架。Keras 是一个高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK 或者 Theano 作为后端运行。
pip install tensorflow keras
④ 安装scikit-learn库
scikit-learn是一个用于机器学习的Python库，提供简单高效的数据挖掘和数据分析工具，包括各种分类、回归和聚类算法。
pip install scikit-learn
⑤ 安装cosine_similarity库
该库用于个体相似度比较。
pip install cosine_similarity
三、搭建Flask服务器
1. 编写图像识别python代码
创建一个名为app.py的文件，编写如下代码：
from flask import Flask, request, jsonify
from flask_cors import CORS
import numpy as np
import cv2
from tensorflow.keras.applications.mobilenet_v2 import MobileNetV2, preprocess_input, decode_predictions
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarityapp = Flask(__name__)
CORS(app)# 加载预训练的MobileNetV2模型
model = MobileNetV2(weights='imagenet', include_top=True)def classify_image(img):img = cv2.resize(img, (224, 224)) # MobileNetV2的输入尺寸为224x224x = image.img_to_array(img)x = np.expand_dims(x, axis=0)x = preprocess_input(x)preds = model.predict(x)return decode_predictions(preds, top=1)[0][0][1], model.predict(x) # 返回类别名称和特征向量def calculate_similarity(feature1, feature2):return cosine_similarity(feature1, feature2)[0][0]@app.route('/compare', methods=['POST'])
def compare_images():file1 = request.files['image1']file2 = request.files['image2']npimg1 = np.frombuffer(file1.read(), np.uint8)npimg2 = np.frombuffer(file2.read(), np.uint8)img1 = cv2.imdecode(npimg1, cv2.IMREAD_COLOR)img2 = cv2.imdecode(npimg2, cv2.IMREAD_COLOR)# 分类和特征提取class1, feature1 = classify_image(img1)class2, feature2 = classify_image(img2)if class1 != class2:similarity = 0.0risk_level = "低"intervention = "否"else:similarity = calculate_similarity(feature1, feature2)risk_level = "高" if similarity > 0.8 else "中" if similarity > 0.5 else "低"intervention = "是" if similarity > 0.8 else "否"return jsonify({'similarity': f'{similarity * 100:.2f}%','risk_level': risk_level,'intervention': intervention,'class1': class1,'class2': class2})if __name__ == '__main__':app.run(debug=True)
2. 运行Flask服务器
再Anaconda中启动opencv环境的终端，运行以下命令启动Flask服务器：
python app.py
服务器启动后，将会监听在本地的5000端口。
四、浏览器客户端调用
1. 页面前端代码实现
创建一个HTML文件(test.html)，实现图片上传和结果展示功能，全部代码如下：
<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head><meta charset="UTF-8"><title>图片对比</title><style>body {font-family: Arial, sans-serif;display: flex;flex-direction: column;align-items: center;margin: 0;padding: 20px;}.container {display: flex;justify-content: space-between;width: 80%;margin-bottom: 20px;}.image-box {width: 45%;border: 2px dashed #ccc;padding: 10px;text-align: center;position: relative;}.image-box img {max-width: 100%;max-height: 200px;display: none;}.image-box input {display: none;}.upload-btn {cursor: pointer;color: #007BFF;text-decoration: underline;}.loading-bar {width: 80%;height: 20px;background-color: #f3f3f3;border: 1px solid #ccc;margin-top: 10px;display: none;position: relative;}.loading-bar div {width: 0;height: 100%;background-color: #4caf50;position: absolute;animation: loading 5s linear forwards;}@keyframes loading {to {width: 100%;}}.result {display: none;margin-top: 20px;}</style>
</head>
<body><h1>图片对比</h1><div class="container"><div class="image-box" id="box1"><label for="upload1" class="upload-btn">上传图片</label><input type="file" id="upload1" accept="image/*"><img id="image1" alt="左边文本抓取图片"></div><div class="image-box" id="box2"><label for="upload2" class="upload-btn">上传图片</label><input type="file" id="upload2" accept="image/*"><img id="image2" alt="右边文本数据库图片"></div></div><button id="compare-btn">人工智能对比</button><div class="loading-bar" id="loading-bar"><div></div></div><div class="result" id="result"><p>相似百分比: <span id="similarity">0%</span></p><p>相似度: <span id="risk-level">低</span></p><p>相同个体推测: <span id="intervention">否</span></p><p>图1种类: <span id="class1">-</span></p><p>图2种类: <span id="class2">-</span></p></div><script>document.getElementById('upload1').addEventListener('change', function(event) {loadImage(event.target.files[0], 'image1', 'box1');});document.getElementById('upload2').addEventListener('change', function(event) {loadImage(event.target.files[0], 'image2', 'box2');});function loadImage(file, imgId, boxId) {const reader = new FileReader();reader.onload = function(e) {const img = document.getElementById(imgId);img.src = e.target.result;img.style.display = 'block';document.querySelector(`#${boxId} .upload-btn`).style.display = 'none';}reader.readAsDataURL(file);}document.getElementById('compare-btn').addEventListener('click', function() {const loadingBar = document.getElementById('loading-bar');const result = document.getElementById('result');const image1 = document.getElementById('upload1').files[0];const image2 = document.getElementById('upload2').files[0];if (!image1 || !image2) {alert('请上传两张图片进行对比');return;}const formData = new FormData();formData.append('image1', image1);formData.append('image2', image2);loadingBar.style.display = 'block';result.style.display = 'none';fetch('http://localhost:5000/compare', {method: 'POST',body: formData}).then(response => response.json()).then(data => {loadingBar.style.display = 'none';result.style.display = 'block';document.getElementById('similarity').innerText = data.similarity;document.getElementById('risk-level').innerText = data.risk_level;document.getElementById('intervention').innerText = data.intervention;document.getElementById('class1').innerText = data.class1;document.getElementById('class2').innerText = data.class2;}).catch(error => {loadingBar.style.display = 'none';alert('对比过程中发生错误，请重试');console.error('Error:', error);});});</script>
</body>
</html>
2. 运行网页
双击运行，刚刚创建的test.html文件，效果如图：
上传左右图片，点击对比：
可以看到两只品种明显不同的狗相似度为0。
再比较两只相同品种的狗的相似度：
可以看到系统识别出了两只狗的种类相同，相似比也高达75.2%，但因为没有达到我们设置的80%的阈值，所以判断非同一个体。当然，这里的80%非常牵强，实际操作中难免误差较大。由于本文算法使用的是MobileNetV2预训练模型，并没有根据实际应用场景大量训练和调参，所以如果投入应用，仍需重新训练并根据实际效果定义阈值。
同一物种的识别结果：
五、实验总结
本文介绍了基于OpenCV和深度学习的物种识别和个体相似度比较方法。通过使用预训练的MobileNetV2模型进行特征提取和分类，并结合余弦相似度计算，实现了物种识别和相似度比较。此方法在计算机视觉领域具有广泛的应用前景，可以用于各种图像识别和比较任务。
通过本文的示例代码，你可以快速搭建一个图像识别和比较系统，并根据需要进行进一步的优化和扩展。如果在实现过程中遇到问题，请随时联系我获取更多帮助。