在学习中发现快乐，在应用找到价值。这是我第九期分享图像技术应用的文章。
概述
作者：Anson Wong
编译：AI算法与图像处理
代码链接：https://github.com/ankonzoid/artificio/tree/master/image_retrieval
以图搜图技术是日常生活中常用的功能，当你看到某张图片某件衣服甚至是某个明星，可能都无须舔着脸问你身边的小伙伴了，因为目前的搜图技术能基本满足你的日常需求。那么这么有趣又实用的技术，到底如何去实现它呢？之前有分享过两篇相关的文章《
预期目标
之前分享的相对比较麻烦，需要多个操作步骤，最终的显示效果也并不是非常美观。因此今天，我们膨胀了，希望一步到位并让结果更加漂亮哦～
定个小目标：
希望输出下面的结果，最上面一行是query图片（需要查询图片），下面一行输出五个与查询图片最接近的结果。
实施方案
给定一组查询图片和数据库图片。我们对数据库图片执行以图搜图操作，在image embeddings（将图片数据转换为固定大小的特征表示——矢量）上以余弦相似度作为距离度量使用kNN获取前k个最相似的数据库中的图片。
在接下来的例子中，我们提供了36个食物数据库中的图片（每种食物有6张图：牛排、土豆、 炸薯条、沙拉、汉堡、芦笋），通过查询3张并未在数据库中出现的测试图片执行图片搜索功能。
链接中的代码已提供爬Google图片的代码以及对图片进行预处理的相关操作
将采用以下两种方法执行以图搜图功能：
1）Transfer learning
2）Training Autoencoders
Trainsfer learning
通过使用例如预训练模型VGG19生成 image embeddings（可以理解为图片的特征向量） 。这是通过移除VGG199模型最后的基层，并对我们的图片进行维度变换，压缩成一维向量。整个过程无需训练，只需利用预训练模型的权重即可。
下图为整个过程的原理图：
Training Autoencoders
我们在数据库图片上同时训练simple autoencoder 和 convolutional autoencoder ，并使的reconstruction loss 最小。经过充分训练后，我们提取autoencoder的编码器部分，并在推理过程中使用它生成 flattened embeddings。
看了下面这张图也许，能明白一些东西
可视化结果
Transfer Learning
Convolutional Autoencoder
Simple Autoencoder
使用方法
项目结构：再次放一下链接：https://github.com/ankonzoid/artificio/tree/master/image_retrieval
运行程序 image_retrieval.py即可实现我们的上图效果，最终的结果会保存到 新建的output文件中。
我们通过对 image_retrieval.py 中的modelName进行调整，以选择你需要的方法：
这里提供了三种可选模型
modelName = "convAE" # try: "simpleAE", "convAE", "vgg19"
三种模型的含义：
-
"simpleAE" = simple fully-connected autoencoder -
"convAE" = multi-layer convolutional autoencoder -
"vgg19" = pre-trained VGG19 for transfer learning
原文代码中注释的非常清晰了这里就过多解释了
最后注意一下需要的库：
- tensorflow, skimage, sklearn, multiprocessing, numpy, matplotlib
