apple开源机器学习框架turicreate内容非常广阔，本篇介绍冰山一角的图像相似，极简主义的代表！！！！
github:https://apple.github.io/turicreate/docs/api/generated/turicreate.SFrame.html

首篇博客：python︱apple开源机器学习框架turicreate中的SFrame——新形态pd.DataFrame

原理就是利用resnet-50，提取图像特征并保存至model之中，然后可以任意查询。

1、数据导入环节
2、利用Resnet50数据特征提取
3、相似搜索——query查询
4、相似关联图搜索——similarity_graph

一、数据导入环节

专门针对图像的load_images函数，让内容读成dataframe，同时，保存了图像的长、宽信息

import turicreate as tc
# Load images from the downloaded data
reference_data  = tc.image_analysis.load_images('./101_ObjectCategories')

数据是这样的：

这个数据带有图片链接地址 + 图片的长宽信息。

主函数load_images：

load_images(url, format='auto', with_path=True, recursive=True, ignore_failure=True, random_order=False)

其中，

url : str
The string of the path where all the images are stored.
format : {‘PNG’ | ‘JPG’ | ‘auto’}, optional
The format of the images in the directory. The default ‘auto’ parameter
value tries to infer the image type from the file extension. If a
format is specified, all images must be of that format.
with_path : bool, optional
Indicates whether a path column is added to the SFrame. If ‘with_path’
is set to True, the returned SFrame contains a ‘path’ column, which
holds a path string for each Image object.
recursive : bool, optional
Indicates whether ‘load_images’ should do recursive directory traversal,
or a flat directory traversal.
ignore_failure : bool, optional
If true, prints warning for failed images and keep loading the rest of
the images.
random_order : bool, optional
Load images in random order.

几个案例：

>>> url ='https://static.turi.com/datasets/images/nested'>>> image_sarray = turicreate.image_analysis.load_images(url, "auto", with_path=False,...                                                    recursive=True)

还有快速resize图片：

 Resize a single image>>> img = turicreate.Image('https://static.turi.com/datasets/images/sample.jpg')>>> resized_img = turicreate.image_analysis.resize(img,100,100,1)Resize an SArray of images>>> url ='https://static.turi.com/datasets/images/nested'>>> image_sframe = turicreate.image_analysis.load_images(url, "auto", with_path=False,...                                                    recursive=True)>>> image_sarray = image_sframe["image"]>>> resized_images = turicreate.image_analysis.resize(image_sarray, 100, 100, 1)

二、利用Resnet50数据特征提取

主函数tc.image_similarity.create

create(dataset, label = None, feature = None, model = 'resnet-50', verbose = True)

model默认使用resnet50,label是标识行，如reference_data中的path

常规的执行为：

model = tc.image_similarity.create(reference_data)

那么model就是整个模型文件了。
模型的输出与保存：

model.save('my_model_file')
loaded_model = tc.load_model('my_model_file')

模型的一些基本属性：

model.name()
model.summary()

三、相似搜索——query查询

query(dataset, label=None, k=5, radius=None, verbose=True)- dataset:SFrame,需查询的数据
    - label:索引名，选择一列，输入列名
    - k:最大返回样本数
    - radius:半径范围，如果超过radius个间隔，就不显示
    - verbose:打印进度更新和模型细节。

例子：

#Querying the model
similar_images = model.query(reference_data[0:10] ,label = 'path',k=10)
similar_images.head()

查询reference_data前十张图，前K=10个相似图。
similar_images为一个SFrame，一共100行。
label表示similar_images这个dataframe的索引是之前reference_data表中的’path’这一列。

四、相似关联图搜索——similarity_graph

这个是Turicreate的核心功能，很逆天。简单介绍一下，后续有专题博客。
主函数：

similarity_graph(k=5, radius=None, include_self_edges=False, output_type='SGraph', verbose=True)k:最大返回样本数radius:float,半径范围，如果超过radius个间隔，就不显示include_self_edges:是否包含自己,True的话，返回的结果包含自己（自己的相似性为1）output_type:‘SGraph’, ‘SFrame’两种verbose:打印进度更新和模型细节。

一般例子：

graph = model.similarity_graph(k=1)  # an SGraph

返回一个SGraph格式。会有一个构建图的过程，这里YY一张图：

来看看一个简单的结果示意：

graph.edges

公众号“素质云笔记”定期更新博客内容：

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极简主义︱利用apple机器学习平台Turicreate实现图像相似性检索（二）

一、数据导入环节

二、利用Resnet50数据特征提取

三、相似搜索——query查询

四、相似关联图搜索——similarity_graph

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