【机器学习】基于OpenCV和TensorFlow的MobileNetV2模型的物种识别与个体相似度分析

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

javascript 复制代码

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。

javascript 复制代码

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。

javascript 复制代码

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。

javascript 复制代码

pip install scikit-learn

⑤ 安装cosine_similarity库

该库用于个体相似度比较。

javascript 复制代码

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：

javascript 复制代码

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_similarity

app = 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224x224
    x = 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 = 0.0
        risk_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：

javascript 复制代码

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：

javascript 复制代码

<!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。