似ている画像を探したい Pythonでかんたんに画像の類似度を計算する

#Pythonで画像の類似度を数値にする方法です

source	compare	distance
		0.0
		20.9
		30.8

#膨大な画像から似た画像を探すのはたいへん
現代は画像があふれる時代ですが、似ている画像を目で探すのは大変です。

#類似度を数値化すれば、自動で探せる
画像感の類似度を数値化できれば、その数値を比較して、もっとも似ている画像をかんたんに探せます。

#機械学習モデルをつかって画像類似度を数値化してくれるimgsim

#手順

imgsimをインストールして、画像を768の数値に埋め込み、埋め込み間の差分を計算する。

import imgsim

img0 = cv2.imread("cake.jpg")
img1 = cv2.imread("pancake.jpg")

vtr = imgsim.Vectorizer()
vec0 = vtr.vectorize(img0)
vec1 = vtr.vectorize(img1)

dist = imgsim.distance(vec0, vec1)

print("distance =", dist)

distance = 20.859903

出てきた数値が小さければ小さいほど、似ていると評価されている。

以下の例で言うと、
いちごケーキといちごケーキは同じ画像なので差分が０。
いちごケーキといちごパンケーキの方が、いちごとライオンよりも似ている、ということになる。

source	compare	distance
		0.0
		20.9
		30.8

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