范闲通过机器学习算法识别太子画中女人的真实身份

范闲通过机器学习算法识别太子画中女人的真实身份

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/CCIEHL/article/details/139458441

在《庆余年2》第7集中，范闲面临一个棘手的难题：需要找出太子画中无脸女子的真实身份。为了完成这个任务，范闲决定使用机器学习算法，通过图像识别和特征匹配技术，将这些画作与宫里所有女子的照片进行比对。

数据收集与预处理

首先，范闲需要收集足够的数据，包括太子画的女人头像和宫里所有宫女的正面照片。这些数据可以通过以下步骤进行收集和预处理：

数据收集

• 太子画的女人头像：从太子的画册中提取所有没有人脸的女人头像。
  

• 所有女性的正面照片：收集居中所有女性的照片。
  

数据预处理

1. 灰度化：将所有图像转换为灰度图像，以减少计算复杂度。
2. 调整尺寸：将所有图像调整为统一的尺寸（例如128x128像素）。
3. 归一化：将像素值归一化到[0, 1]范围。

import cv2
import numpy as np

def preprocess_image(image_path):
    # 读取图像
    image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    # 调整图像大小
    image = cv2.resize(image, (128, 128))
    # 归一化
    image = image / 255.0
    # 增加维度，以适应模型输入
    image = np.expand_dims(image, axis=-1)  # 形状变为 (128, 128, 1)
    return image

# 示例使用
image_path = 'path_to_image.jpg'
processed_image = preprocess_image(image_path)
print(processed_image.shape)  # 输出: (128, 128, 1)
print(processed_image)  # 输出预处理后的图像数据

特征提取

为了识别图像中的特征，范闲使用卷积神经网络（CNN）进行特征提取。卷积神经网络是一种深度学习模型，能够有效地从图像中提取高级特征。以下是一个简单的CNN示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

def build_cnn(input_shape):
    model = models.Sequential()
    model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape))
    model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
    model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
    model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(layers.Flatten())
    model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
    model.add(layers.Dense(11, activation='softmax'))  # 假设有128个人
    return model

input_shape = (128, 128, 1)  # 假设输入为128x128的灰度图像
model = build_cnn(input_shape)
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

模型训练

使用宫中女性的正面照片进行模型训练，标签是每个女的身份。假设我们已经准备好了训练数据和标签。

# 假设已经准备好了训练数据和标签
# X_train, y_train 为训练数据和标签
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_split=0.2)

特征匹配

通过特征匹配的方法，将太子画的女人头像与已知女的图像进行比较。可以使用预训练的VGG16模型提取特征，然后计算相似度。

from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16, preprocess_input
from tensorflow.keras.preprocessing import image

# 加载预训练的VGG16模型
vgg_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(128, 128, 3))

def extract_features(img_path, model):
    img = image.load_img(img_path, target_size=(128, 128))
    img_data = image.img_to_array(img)
    img_data = np.expand_dims(img_data, axis=0)
    img_data = preprocess_input(img_data)
    features = model.predict(img_data)
    return features

# 提取特征
known_image_path = 'path_to_known_image.jpg'
unknown_image_path = 'path_to_unknown_image.jpg'
known_features = extract_features(known_image_path, vgg_model)
unknown_features = extract_features(unknown_image_path, vgg_model)

计算余弦相似度

余弦相似度是通过计算两个特征向量的夹角余弦值来度量相似度，公式为：

# 计算余弦相似度
similarity = np.dot(known_features.flatten(), unknown_features.flatten()) / (np.linalg.norm(known_features) * np.linalg.norm(unknown_features))
print('相似度:', similarity)

比较相似度

计算所有已知女图像与太子画的女人头像的相似度，选择相似度最高的作为匹配结果。

known_images_paths = ['path_to_known_image1.jpg', 'path_to_known_image2.jpg', ...]
similarities = []
for known_image_path in known_images_paths:
    known_features = extract_features(known_image_path, vgg_model)
    similarity = np.dot(known_features.flatten(), unknown_features.flatten()) / (np.linalg.norm(known_features) * np.linalg.norm(unknown_features))
    similarities.append(similarity)

# 找到相似度最高的图像
max_similarity_index = np.argmax(similarities)
best_match_image_path = known_images_paths[max_similarity_index]
print('最佳匹配图像路径:', best_match_image_path)

最后输出匹配结果：

• 李云睿：匹配度 85.60%
• 袁梦：匹配度 14.30%
• 其他候选人匹配度均低于10%

总结

通过以上步骤，范闲利用机器学习算法和特征匹配技术，成功地将太子画的没有人脸的女人头像与宫女李云睿的照片匹配，揭示了画中女人的真实身份。这一过程包括数据收集、预处理、特征提取、模型训练和相似度计算，展示了机器学习在图像识别中的强大应用。通过这些步骤，范闲不仅揭开了太子画中女人的身份，还发现了太子和长公主李云睿背后的故事，知道长公主和二皇子只是逢场作戏，为后面进一步瓦解各个皇子提前做好准备，同时展现了现代技术在解决复杂问题中的潜力。