サンタクロースはおばけでした

サンタクロースってこの世に存在するんだっけ？おばけなんだっけ？
気になったので調べます。

はじめに

今回はサンタクロースが「おばけ」に似ているのか「おじさん」に似ているのかをAIを用いて調べます。

おばけとおじさんのデータベースを用意します。

おばけのデータベース

おじさんのデータベース

結果

類似度は画像同士の距離を表します。（サンタクロースとおばけの距離）
画像間の距離が短い(数字が小さい) = 似ている

ということで、
サンタクロースは、おばけでした。

実装

• imgsim（たった数行のコードで画像の類似度判定をしてくれるライブラリー）

import cv2
import imgsim

# {画像パス: 画像の距離}の辞書を作成（あとで類似度が高い順にSortするため）
im_dist_dic = {}

# input画像を読み込みます。
input_im = cv2.imread(santa.jpg)
# 類似度判定のためのベクトル化（サンタクロースの画像）
input_vec = vtr.vectorize(input_im)

# データベースの画像を読み込む
db = glob.glob("db/*.jpg", recursive=True)

# データベースは複数枚あるのでfor文で回します。
for db_img_path in data:
  db_im = cv2.imread(db)

  # 類似度判定のためのベクトル化（DB）
  db_vec = vtr.vectorize(db_im)
  # 画像間の類似度計算（値が低いほうが似ている画像ということになります。）
  dist = imgsim.distance(db_vec, input_vec)
  # 結果の格納
  im_dist_dic[db_img_path] = dist

# 類似度が高い順にSortする
im_dist_sort = sorted(im_dist_dic.items(), key=lambda x:x[1])

# 結果の出力
from IPython.display import Image

print("入力画像")
display(Image(santa_im_path, width=128))
for im_dist in im_dist_sort:
  print("")
  display(Image(im_dist[0], width=128))
  print("類似度", im_dist[1])

最後に

サンタクロースはおばけということがわかりました。と言いたいのですが、真面目に考察すると、背景の色なども関係していそうですね。