PostgreSQL 在视频、图片去重,图像搜索业务中的应用
摘要: PostgreSQL 在视频、图片去重,图像搜索业务中的应用作者digoal日期2016-11-26标签PostgreSQL , Haar wavelet , 图像搜索 , 图片去重 , 视频去重背景图像处理的业务场景比较多,例如 图像搜索、视频去重、人脸识别、美图、图片去...
PostgreSQL 在视频、图片去重,图像搜索业务中的应用
作者
digoal
日期
2016-11-26
标签
PostgreSQL , Haar wavelet , 图像搜索 , 图片去重 , 视频去重
背景
图像处理的业务场景比较多,例如 图像搜索、视频去重、人脸识别、美图、图片去重 等。
比如,视频去重,一些用户上传了较多的视频,同一部电影可能有不同的版本,分辨率不一样,音轨不一样,压缩比不一样。这种情况会导致服务端重复存储大量的视频。
又比如甄别黄色视频或黄色图片,鉴黄师的职业要消失了。
有什么方法可以得到重复的视频呢? 如何鉴别黄色视频和图片呢? 本文将给你揭晓。
另一方面,图片搜索是继文字搜索后又一个比较常用的搜索引擎。
市面上常见的搜索引擎有谷歌、百度、搜狗等图片搜索引擎。
例如在搜索引擎提供的接口中上层了一张雪人的图片,搜出来一堆和雪人近似的图片。
图片搜索是怎么做到的呢?
万能的PostgreSQL绝不落下这么好玩的东东,通过PG万能的API,可以扩展它的图片搜索功能。
如果你对PostgreSQL扩展开发感兴趣,可以参考我写的文章
《找对业务G点, 体验酸爽 - PostgreSQL内核扩展指南》
PostgreSQL 图像搜索插件背景技术
PostgreSQL的图像搜索插件使用了非常主流的Haar wavelet技术对图像进行变换后存储,可以参考WIKI和一篇关于HW的文献。
https://en.wikipedia.org/wiki/Haar_wavelet
http://www.cs.toronto.edu/~kyros/courses/320/Lectures.2013s/lecture.2013s.10.pdf
https://wiki.postgresql.org/images/4/43/Pgcon_2013_similar_images.pdf
截取几页,注意烧脑。
PostgreSQL 图像搜索插件介绍
依赖gd.h
# yum install -y gd-devel
下载安装imgsmlr
- $ git clone https://github.com/postgrespro/imgsmlr
- $ cd imgsmlr
- $ export PGHOME=/home/digoal/pgsql9.5
- $ export PATH=$PGHOME/bin:$PATH:.
- $ make USE_PGXS=1
- $ make USE_PGXS=1 install
安装插件
- $ psql
- psql (9.5.3)
- Type "help" for help.
- postgres=# create extension imgsmlr;
- CREATE EXTENSION
imgsmlr新增了两个数据类型
Datatype | Storage length | Description |
---|---|---|
pattern | 16388 bytes | Result of Haar wavelet transform on the image |
signature | 64 bytes | Short representation of pattern for fast search using GiST indexes |
gist 索引方法(支持pattern和signature类型), 以及KNN操作符,可以用于搜索相似度
Operator | Left type | Right type | Return type | Description |
---|---|---|---|---|
<-> | pattern | pattern | float8 | Eucledian distance between two patterns |
<-> | signature | signature | float8 | Eucledian distance between two signatures |
新增了几个函数
将图像的二进制转换为pattern类型,将pattern中存储的数据转换为signature类型
Function | Return type | Description |
---|---|---|
jpeg2pattern(bytea) | pattern | Convert jpeg image into pattern |
png2pattern(bytea) | pattern | Convert png image into pattern |
gif2pattern(bytea) | pattern | Convert gif image into pattern |
pattern2signature(pattern) | signature | Create signature from pattern |
shuffle_pattern(pattern) | pattern | Shuffle pattern for less sensitivity to image shift |
PostgreSQL 图像搜索插件测试
导入一些图片,例如(越多越好)
建立图片表
create table image (id serial, data bytea);
导入图片到数据库
insert into image(data) select pg_read_binary_file('文件路径');
将图片转换成 patten 和 signature
- CREATE TABLE pat AS (
- SELECT
- id,
- shuffle_pattern(pattern) AS pattern,
- pattern2signature(pattern) AS signature
- FROM (
- SELECT
- id,
- jpeg2pattern(data) AS pattern
- FROM
- image
- ) x
- );
创建索引
- ALTER TABLE pat ADD PRIMARY KEY (id);
- CREATE INDEX pat_signature_idx ON pat USING gist (signature);
近似度查询,例如查询与id = :id的图像相似的图像,按相似度排行,取出前10条
SELECT
id,
smlr
FROM
(
SELECT
id,
pattern <-> (SELECT pattern FROM pat WHERE id = :id) AS smlr
FROM pat
WHERE id <> :id
ORDER BY
signature <-> (SELECT signature FROM pat WHERE id = :id)
LIMIT 100
) x
ORDER BY x.smlr ASC
LIMIT 10
这里可以用到KNN索引,快速按相似度排行输出结果。
例子
视频去重业务
视频去重,可以抽取视频中的关键帧,自关联产生笛卡尔积,计算不同视频的任意两张图片的相似度,相似度达到一定阈值,可以认为是相同视频。
例子
- 创建图片表,并将所有视频的关键帧导入表中
- create table image (id serial8 primary key, movie_id int, data bytea);
- 导入图片,假设为jpeg格式
- ... 略 ...
- 生成patten 和 signature
- CREATE TABLE pat AS (
- SELECT
- id, movie_id,
- shuffle_pattern(pattern) AS pattern,
- pattern2signature(pattern) AS signature
- FROM (
- SELECT
- id, movie_id,
- jpeg2pattern(data) AS pattern
- FROM
- image
- ) x
- );
- 计算不同视频的相似度
- select t1.movie_id, t1.id, t1.signature<->t2.signature from
- pat t1 join pat t2 on (t1.movie_id<>t2.movie_id)
- order by t1.signature<->t2.signature desc
- or
- select t1.movie_id, t1.id, t1.signature<->t2.signature from
- pat t1 join pat t2 on (t1.movie_id<>t2.movie_id)
- where t1.signature<->t2.signature > 0.9
- order by t1.signature<->t2.signature desc
小结
1. PostgreSQL是一个非常强大的数据库,功能高度可定制。而且不需要动到PostgreSQL的内核。 安全可靠。
2. 使用图像搜索的技术就是PostgreSQL功能扩展的例子,速度杠杠的,还记得我以前给出的关于地理位置近邻查询的性能指标吗。
《PostgreSQL 百亿地理位置数据 近邻查询毫秒级反馈》
3. 如果你对PostgreSQL扩展开发感兴趣,可以参考我写的文章
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