opencv bow 算法实现图片分类

时间 2019-12-05

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过程简介

提取训练集中图片的featureios
将这些feature聚成n类。这n类中的每一类就至关因而图片的"单词"，全部的n个类别构成"词汇表"。实现中n取1000，若是训练集很大，应增大取值。算法
对训练集中的图片构造bag of words，就是将图片中的feature归到不一样的类中，而后统计每一类的feature的频率。这至关于统计一个文本中每个单词出现的频率。数组
训练一个多类分类器，将每张图片的bag of words做为feature vector，将该张图片的类别做为label。ide
对于未知类别的图片，计算它的bag of words，使用训练的分类器进行分类。函数

步骤详解

提取feature并进行聚类

这一步用于提取待训练中全部图片的特征值并保存到一个vocab_descriptors(vector数组)中, 再使用bowtrainer对vocab_descriptors进行聚类的出单词本vocab(Mat 类型)测试

Mat vocab_descriptors;
// 遍历每一张图片，提取SURF特征值，存入到vocab_descriptors中
multimap<string,Mat> ::iterator i=train_set.begin();
for(;i!=train_set.end();i++)
{
  vector<KeyPoint>kp;//关键点
  Mat templ=(*i).second; //图片
  Mat descrip; //特征值

  //featureDectre是surf算法提取特征值
  featureDecter->detect(templ,kp);
  featureDecter->compute(templ,kp,descrip);

  //push_back(Mat);在原来的Mat的最后一行后再加几行,元素为Mat时， 其类型和列的数目 必须和矩阵容器是相同的
  vocab_descriptors.push_back(descrip);
}
//将每一副图的surf特征加入到bowTraining中去,就能够进行聚类训练了
vocab=bowtrainer->cluster(vocab_descriptors);

构造bag of words

这一步根据每张图片的特征点，统计这张图片各个类别出现的频率，做为这张图片的bag of words, 使用bowDescriptorExtractor根据上一步获取到的vocab进行setVocabulary,把vocab传递给它，而后用一张图片的特征点做为输入，就能计算每一类的特征点的频率ui

// 遍历每一张图片，提取SURF关键点，统计每一类的特征点频率
multimap<string,Mat> ::iterator i=train_set.begin();
for(;i!=train_set.end();i++)
{
  vector<KeyPoint>kp; //关键点
  string cate_nam=(*i).first; //类别名称, 根据文件夹目录名称
  Mat tem_image=(*i).second; //对应的图片
  Mat imageDescriptor; //统计出来的特征点频率

  featureDecter->detect(tem_image,kp);
  bowDescriptorExtractor->compute(tem_image,kp,imageDescriptor);

  //push_back(Mat);在原来的Mat的最后一行后再加几行,元素为Mat时， 其类型和列的数目 必须和矩阵容器是相同的
  //allsamples_bow的value的Mat中, 每一行都表示一张图片的bag of words
  allsamples_bow[cate_nam].push_back(imageDescriptor);
}

训练分类器

使用的分类器是svm，用经典的1 vs all方法实现多类分类。对每个类别都训练一个二元分类器。训练好后，对于待分类的feature vector，使用每个分类器计算分在该类的可能性，而后选择那个可能性最高的类别做为这个feature vector的类别spa

stor_svms=new Ptr<SVM>[categories_size]; //初始化一个svm训练器
for(int i=0;i<categories_size;i++)
{
  Mat tem_Samples( 0, allsamples_bow.at( category_name[i] ).cols, allsamples_bow.at( category_name[i] ).type() ); //获取上一步构建好的bag of word
  Mat responses( 0, 1, CV_32SC1 );
  tem_Samples.push_back( allsamples_bow.at( category_name[i] ) );
  Mat posResponses( allsamples_bow.at( category_name[i]).rows, 1, CV_32SC1, Scalar::all(1) ); 
  responses.push_back( posResponses );
  
  for ( map<string,Mat>::iterator itr = allsamples_bow.begin(); itr != allsamples_bow.end(); ++itr ) 
  {
    if ( itr -> first == category_name[i] ) {
      continue;
    }
    tem_Samples.push_back( itr -> second );
    Mat response( itr -> second.rows, 1, CV_32SC1, Scalar::all( -1 ) );
    responses.push_back( response );
  }
  //设置训练参数
  stor_svms[i] = SVM::create();
  stor_svms[i]->setType(SVM::C_SVC);
  stor_svms[i]->setKernel(SVM::LINEAR);
  stor_svms[i]->setGamma(3);
  stor_svms[i]->setTermCriteria(TermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER, 100, 1e-6));

  stor_svms[i]->train( tem_Samples, ROW_SAMPLE, responses); //关键步骤, 进行svm训练器的构建

}

对未知图片分类

使用某张待分类图片的bag of words做为feature vector输入，使用每一类的分类器计算判为该类的可能性，而后使用可能性最高的那个类别做为这张图片的类别。指针

Mat input_pic=imread(train_pic_path); //获取待分类图片

// 提取BOW描述子
vector<KeyPoint>kp;
Mat test;
featureDecter->detect(input_pic,kp);
bowDescriptorExtractor->compute(input_pic,kp,test);
int sign=0;
float best_score = -2.0f;
for(int i=0;i<categories_size;i++)
{    
  if(sign==0)
  {
    float scoreValue = stor_svms[i]->predict( test, noArray(), true );
    float classValue = stor_svms[i]->predict( test, noArray(), false );
    sign = ( scoreValue < 0.0f ) == ( classValue < 0.0f )? 1 : -1;
  }
  curConfidence = sign * stor_svms[i]->predict( test, noArray(), true );

  if(curConfidence>best_score)
  {
    best_score=curConfidence;
    prediction_category=cate_na;
  }
}
cout<<"这张图属于:"<<prediction_category<<endl;

完整源码

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/features2d/features2d.hpp>
#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>
#include <opencv2/ml/ml.hpp>
#include <boost/filesystem.hpp>
#include <boost/filesystem/fstream.hpp>
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <cstring>
#include <iterator>
#include <vector>
#include <map>
#include<fstream>

using namespace cv;
using namespace cv::xfeatures2d;
using namespace std;
using namespace cv::ml;

#define DATA_FOLDER "data/"
#define TRAIN_FOLDER "data/train_images/"
#define TEMPLATE_FOLDER "data/templates/"
#define TEST_FOLDER "data/test_image"
#define RESULT_FOLDER "data/result_image/"


class categorizer
{
private :
    // //从类目名称到数据的map映射
    // map<string,Mat> result_objects;    
    //存放全部训练图片的BOW
    map<string,Mat> allsamples_bow;
    //从类目名称到训练图集的映射，关键字能够重复出现
    multimap<string,Mat> train_set;
    // 训练获得的SVM
  Ptr<SVM> *stor_svms;
    //类目名称，也就是TRAIN_FOLDER设置的目录名
    vector<string> category_name;
    //类目数目
    int categories_size;
    //用SURF特征构造视觉词库的聚类数目
    int clusters;
    //存放训练图片词典
    Mat vocab;

    Ptr<SURF> featureDecter;
    Ptr<BOWKMeansTrainer> bowtrainer;
    Ptr<BFMatcher> descriptorMacher;
  Ptr<BOWImgDescriptorExtractor> bowDescriptorExtractor;

    //构造训练集合
    void make_train_set();
    // 移除扩展名，用来说模板组织成类目
    string remove_extention(string);

public:
    //构造函数
    categorizer(int);
    // 聚类得出词典
    void bulid_vacab();
    //构造BOW
    void compute_bow_image();
    //训练分类器
    void trainSvm();
    //将测试图片分类
    void category_By_svm();
};

// 移除扩展名，用来说模板组织成类目
string categorizer::remove_extention(string full_name)
{
    //find_last_of找出字符最后一次出现的地方
    int last_index=full_name.find_last_of(".");
    string name=full_name.substr(0,last_index);
    return name;
}

// 构造函数
categorizer::categorizer(int _clusters)
{
    cout<<"开始初始化..."<<endl;
    clusters=_clusters;
    //初始化指针
    int minHessian = 400;
    featureDecter = SURF::create( minHessian );
    bowtrainer = new BOWKMeansTrainer(clusters);
    descriptorMacher = BFMatcher::create();
    bowDescriptorExtractor = new BOWImgDescriptorExtractor(featureDecter,descriptorMacher);

    // //boost库文件 遍历数据文件夹  directory_iterator(p)就是迭代器的起点，无参数的directory_iterator()就是迭代器的终点。
    // boost::filesystem::directory_iterator begin_iter(TEMPLATE_FOLDER);
    // boost::filesystem::directory_iterator end_iter;
    // //获取该目录下的全部文件名
    // for(;begin_iter!=end_iter;++begin_iter)
    // {
    //     //文件的路径 data/templates/airplanes.jpg
    //     string filename=string(TEMPLATE_FOLDER)+begin_iter->path().filename().string();
    //     //文件夹名称 airplanes
    //     string sub_category =remove_extention(begin_iter->path().filename().string());
    //     //读入模板图片
    //     if(begin_iter->path().filename().string() != ".DS_Store") {
    //         Mat image=imread(filename);
    //         Mat templ_image;
    //         //存储原图模板
    //         result_objects[sub_category]=image;
    //     }
    // }
    cout<<"初始化完毕..."<<endl;
    //读取训练集
    make_train_set();
}

//构造训练集合
void categorizer::make_train_set()
{
    cout<<"读取训练集..."<<endl;
    string categor;
    //递归迭代rescursive 直接定义两个迭代器：i为迭代起点（有参数），end_iter迭代终点
    for(boost::filesystem::recursive_directory_iterator i(TRAIN_FOLDER),end_iter;i!=end_iter;i++)
    {
        // level == 0即为目录，由于TRAIN__FOLDER中设置如此
        if(i.level()==0)
        {
            // 将类目名称设置为目录的名称
            if((i->path()).filename().string() != ".DS_Store") {
                categor=(i->path()).filename().string();
                category_name.push_back(categor);
            }
        }
        else
        {
            // 读取文件夹下的文件。level 1表示这是一副训练图，经过multimap容器来创建由类目名称到训练图的一对多的映射
            string filename=string(TRAIN_FOLDER)+categor+string("/")+(i->path()).filename().string();
            if((i->path()).filename().string() != ".DS_Store") {
                Mat temp=imread(filename,CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
                pair<string,Mat> p(categor,temp);
                //获得训练集
                train_set.insert(p);
            }
        }    
    }
    categories_size=category_name.size();
    cout<<"发现 "<<categories_size<<"种类别物体..."<<endl;
}

// 训练图片feature聚类，得出词典
void categorizer::bulid_vacab()
{
    FileStorage vacab_fs(DATA_FOLDER "vocab.xml",FileStorage::READ);

    //若是以前已经生成好，就不须要从新聚类生成词典
    if(vacab_fs.isOpened())
    {
        cout<<"图片已经聚类，词典已经存在.."<<endl;
        vacab_fs.release();
    }else
    {
        Mat vocab_descriptors;
        // 对于每一幅模板，提取SURF算子，存入到vocab_descriptors中
        multimap<string,Mat> ::iterator i=train_set.begin();
        for(;i!=train_set.end();i++)
        {
            vector<KeyPoint>kp;
            Mat templ=(*i).second;
            Mat descrip;
            featureDecter->detect(templ,kp);

            featureDecter->compute(templ,kp,descrip);
            //push_back(Mat);在原来的Mat的最后一行后再加几行,元素为Mat时， 其类型和列的数目 必须和矩阵容器是相同的
            vocab_descriptors.push_back(descrip);
        }
        // vocab_descriptors.convertTo(vocab_descriptors, CV_32F);
        cout << "训练图片开始聚类..." << endl;
        //将每一副图的ORB特征加入到bowTraining中去,就能够进行聚类训练了
        // 对ORB描述子进行聚类
        vocab=bowtrainer->cluster(vocab_descriptors);
        cout<<"聚类完毕，得出词典..."<<endl;

        //以文件格式保存词典
        FileStorage file_stor(DATA_FOLDER "vocab.xml",FileStorage::WRITE);
        file_stor<<"vocabulary"<<vocab;
        file_stor.release();
    }
}

//构造bag of words
void categorizer::compute_bow_image()
{
    cout<<"构造bag of words..."<<endl;
    FileStorage va_fs(DATA_FOLDER "vocab.xml",FileStorage::READ);
    //若是词典存在则直接读取
    if(va_fs.isOpened())
    {
        Mat temp_vacab;
        va_fs["vocabulary"] >> temp_vacab;
        bowDescriptorExtractor->setVocabulary(temp_vacab);
        va_fs.release();
    }
    else
    {
        //对每张图片的特征点，统计这张图片各个类别出现的频率，做为这张图片的bag of words
        bowDescriptorExtractor->setVocabulary(vocab);
    }

    //若是bow.txt已经存在说明以前已经训练过了，下面就不用从新构造BOW
    string bow_path=string(DATA_FOLDER)+string("bow.txt");
    boost::filesystem::ifstream read_file(bow_path);
    // //如BOW已经存在，则不须要构造
    if(read_file.is_open())
    {
        cout<<"BOW 已经准备好..."<<endl;
    }
    else{
        // 对于每一幅模板，提取SURF算子，存入到vocab_descriptors中
        multimap<string,Mat> ::iterator i=train_set.begin();
        for(;i!=train_set.end();i++)
        {
            vector<KeyPoint>kp;
            string cate_nam=(*i).first;
            Mat tem_image=(*i).second;
            Mat imageDescriptor;
            featureDecter->detect(tem_image,kp);
            bowDescriptorExtractor->compute(tem_image,kp,imageDescriptor);
            //push_back(Mat);在原来的Mat的最后一行后再加几行,元素为Mat时， 其类型和列的数目 必须和矩阵容器是相同的
            allsamples_bow[cate_nam].push_back(imageDescriptor);
        }
        //简单输出一个文本，为后面判断作准备
        boost::filesystem::ofstream ous(bow_path);
        ous<<"flag";
        cout<<"bag of words构造完毕..."<<endl;
    }
}

//训练分类器

void categorizer::trainSvm()
{
    int flag=0;
    for(int k=0;k<categories_size;k++)
    {
        string svm_file_path=string(DATA_FOLDER) + category_name[k] + string("SVM.xml");
        FileStorage svm_fil(svm_file_path,FileStorage::READ);
        //判断训练结果是否存在
        if(svm_fil.isOpened())
        {
            svm_fil.release();
            continue;
        }
        else
        {
            flag=-1;
            break;
        }
    }
    //若是训练结果已经存在则不须要从新训练
    if(flag!=-1)
    {
        cout<<"分类器已经训练完毕..."<<endl;
    }else

    {
        stor_svms=new Ptr<SVM>[categories_size];

        cout<<"训练分类器..."<<endl;
        for(int i=0;i<categories_size;i++)
        {
            Mat tem_Samples( 0, allsamples_bow.at( category_name[i] ).cols, allsamples_bow.at( category_name[i] ).type() );
            Mat responses( 0, 1, CV_32SC1 );
            tem_Samples.push_back( allsamples_bow.at( category_name[i] ) );
            Mat posResponses( allsamples_bow.at( category_name[i]).rows, 1, CV_32SC1, Scalar::all(1) ); 
            responses.push_back( posResponses );
            
            for ( map<string,Mat>::iterator itr = allsamples_bow.begin(); itr != allsamples_bow.end(); ++itr ) 
            {
                if ( itr -> first == category_name[i] ) {
                    continue;
                }
                tem_Samples.push_back( itr -> second );
                Mat response( itr -> second.rows, 1, CV_32SC1, Scalar::all( -1 ) );
                responses.push_back( response );
            }
      //设置训练参数
            stor_svms[i] = SVM::create();
      stor_svms[i]->setType(SVM::C_SVC);
      stor_svms[i]->setKernel(SVM::LINEAR);
            stor_svms[i]->setGamma(3);
      stor_svms[i]->setTermCriteria(TermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER, 100, 1e-6));
            stor_svms[i]->train( tem_Samples, ROW_SAMPLE, responses);
            //存储svm
            string svm_filename=string(DATA_FOLDER) + category_name[i] + string("SVM.xml");
            cout<<svm_filename.c_str()<<endl;
            stor_svms[i]->save(svm_filename.c_str());
        }
        cout<<"分类器训练完毕..."<<endl;
    }
}


//对测试图片进行分类

void categorizer::category_By_svm()
{
    cout<<"物体分类开始..."<<endl;
    Mat gray_pic;
    Mat threshold_image;
    string prediction_category;
    float curConfidence;

    boost::filesystem::directory_iterator begin_train(TEST_FOLDER);
    boost::filesystem::directory_iterator end_train;

    for(;begin_train!=end_train;++begin_train)
    {
        
        //获取该目录下的图片名
        string train_pic_name=(begin_train->path()).filename().string();
        string train_pic_path=string(TEST_FOLDER)+string("/")+(begin_train->path()).filename().string();
        
        //读取图片
        if((begin_train->path()).filename().string() == ".DS_Store") {
            continue;
        }
        Mat input_pic=imread(train_pic_path);
        cvtColor(input_pic,gray_pic,CV_BGR2GRAY);
    
        // 提取BOW描述子
        vector<KeyPoint>kp;
        Mat test;
        featureDecter->detect(gray_pic,kp);
        bowDescriptorExtractor->compute(gray_pic,kp,test);
        int sign=0;
        float best_score = -2.0f;
        for(int i=0;i<categories_size;i++)
        {    
            string cate_na=category_name[i];
            string f_path=string(DATA_FOLDER)+cate_na + string("SVM.xml");
            FileStorage svm_fs(f_path,FileStorage::READ);
            //读取SVM.xml
            if(svm_fs.isOpened())
            {
                svm_fs.release();
                Ptr<SVM> st_svm = Algorithm::load<SVM>(f_path.c_str());
                if(sign==0)
                {
                    float score_Value = st_svm->predict( test, noArray(), true );
                    float class_Value = st_svm->predict( test, noArray(), false );
                    sign = ( score_Value < 0.0f ) == ( class_Value < 0.0f )? 1 : -1;
                }
                curConfidence = sign * st_svm->predict( test, noArray(), true );
            }
            else
            {            
                if(sign==0)
                {
                    float scoreValue = stor_svms[i]->predict( test, noArray(), true );
                    float classValue = stor_svms[i]->predict( test, noArray(), false );
                    sign = ( scoreValue < 0.0f ) == ( classValue < 0.0f )? 1 : -1;
                }
                curConfidence = sign * stor_svms[i]->predict( test, noArray(), true );
            }
            if(curConfidence>best_score)
            {
                best_score=curConfidence;
                prediction_category=cate_na;
            }
        }
        //将图片写入相应的文件夹下
        boost::filesystem::directory_iterator begin_iterater(RESULT_FOLDER);
        boost::filesystem::directory_iterator end_iterator;
        //获取该目录下的文件名
        for(;begin_iterater!=end_iterator;++begin_iterater)
        {

            if(begin_iterater->path().filename().string()==prediction_category)
            {
                string filename=string(RESULT_FOLDER)+prediction_category+string("/")+train_pic_name;
                imwrite(filename,input_pic);
            }
        }
        cout<<"这张图属于:"<<prediction_category<<endl;
    }
}


int main(void)
{
    int clusters=1000;
    categorizer c(clusters);
    //特征聚类
    c.bulid_vacab();
    //构造BOW
    c.compute_bow_image();
    //训练分类器
    c.trainSvm();
    //将测试图片分类
    c.category_By_svm();
    return 0;
}