Logo识别-车标识别
sonlaysun 发布于2021-11 浏览:2343 回复:1
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最后编辑于2022-04

一、背景

目前有太多的商标logo需要识别,能满足不同的需求:

1、识别出我们不认识的logo;

2、也能识别大量图片中不同logo的数据信息;

3、同时在我们设计logo的时候,也可以通过调用logo识别接口,查询是否有相似度较高的logo。

识别出的数据对数据分析,画像等十分有帮助。

二、技术方案

1、使用python通过多线程方式爬取车标logo图片以及对应logo的车名;

2、然后调用logo识别接口,根据返回结果;

3、正确返回的,按照probability分数从高到底排列;

4、选出最高分的结果与爬取的logo车名进行比对;完全一致的存入success.txt中;

5、识别失败,结果为空以及与logo车名不一样的,存入fail.txt中

三、具体实现的步骤

1、申请账号,以及创建应用,属于基础操作,这里不过多说明,不再占用篇幅;

2、通过应用生成access_token同样比较基础,我这里直接使用生成好的access_token;

3、直接上代码,爬取车标,生成的结果为:图片url地址-车标名称

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
#
# Copyright (c) 2021 Baidu.com, Inc. All Rights Reserved
#
"""
Date:    2021/11/26 下午6:06
"""

import requests
import threading
import urllib.parse

from bs4 import BeautifulSoup
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

lock = threading.Lock()


class Spider(object):

    def __init__(self, page_url, thread_count, timeout, result):
        self.url = page_url
        self.thread_count = thread_count
        self.timeout = timeout
        self.result = result
        self.image = set()
        self.urls = set()
        self.result_file = None
        self.headers = {
            "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) "
                          "Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36"
        }
        self.init_urls()

    def init_urls(self):
        self.result_file = open(self.result, "w")
        self.get_all_urls()

    def get_all_urls(self):
        html = requests.get(self.url, headers=self.headers, timeout=self.timeout)
        soup = BeautifulSoup(html.text, "lxml")
        urls = soup.select("#menu > ul > li > a")
        for url in urls:
            self.urls.add(self.get_url(self.url, url.get("href")))

    def get_url(self, absolute_url, relative_url):
        scheme = urllib.parse.urlparse(absolute_url).scheme
        return "{0}:{1}".format(scheme, relative_url)

    def write_file(self, image):
        lock.acquire()
        self.result_file.write(f'{image}\r\n')
        lock.release()

    def run(self):
        with ThreadPoolExecutor(max_workers=self.thread_count) as pool:
            pool_iter = pool.map(self.crawl, list(self.urls))
            # 循环只是为了确认所有线程执行完成
            for _ in pool_iter:
                pass

    def crawl(self, url):
        html = requests.get(url, headers=self.headers, timeout=self.timeout)
        soup = BeautifulSoup(html.text.encode("iso-8859-1").decode("gbk"), "lxml")
        soup_imgs = soup.select("#pcauto > div.lyA > div > div.tb > ul > li > div.dPic > i.iPic > a > img")
        soup_text = soup.select("#pcauto > div.lyA > div > div.tb > ul > li > div.dTxt > i.iTit > a")
        for i in range(len(soup_imgs)):
            res = f'{self.get_url(url, soup_imgs[i].get("src"))}-{soup_text[i].text}'
            self.rm_duplicate_img(res)

    def rm_duplicate_img(self, img_url):
        if img_url and img_url not in self.image:
            self.image.add(img_url)
            self.write_file(img_url)


if __name__ == '__main__':
    # 车标网站
    url = "https://www.pcauto.com.cn/zt/chebiao/"
    # 进程数
    thread_count = 4
    # 超时时间
    timeout = 2
    # 结果文件
    result = "./result.txt"

    Spider(url, thread_count, timeout, result).run()

4、结果展示

5、根据结果,调用logo识别接口,将完全正确结果存入success.txt中,错误的存入fail.txt中

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
#
# Copyright (c) 2021 Baidu.com, Inc. All Rights Reserved
#
"""
Date:    2021/11/29 下午9:16
"""

import requests
import time
'''
logo商标识别
'''


class LogoRecognition(object):
    """
    logo 识别
    """

    def __init__(self, url, access_token, success, fail, pic_file):
        self.request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v2/logo"
        self.params = {"url": ""}
        self.access_token = '24.4cd7e9972b035d625788e4eaa4576e9d.2592000.1640792051.282335-24850166'
        self.headers = {'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
        self.pic_file = pic_file
        self.pics = []
        self.success = open(success, "w")
        self.fail = open(fail, "w")

    def run(self):
        self.read_pic()
        request_url = self.request_url + "?access_token=" + self.access_token
        for item in self.pics:
            self.params["url"] = item[0]
            time.sleep(0.3)
            response = requests.post(request_url, data=self.params, headers=self.headers)
            if response:
                print(response.json())
                if response.json().get("result"):
                    name = sorted(response.json()['result'], key=lambda v: -v["probability"])[0]["name"]
                    if name == item[1]:
                        self.success.write(f"{item[0]}-{item[1]}-{name}\r\n")
                    else:
                        self.fail.write(f"{item[0]}-{item[1]}-{name}\r\n")
                else:
                    self.fail.write(f"{item[0]}-{item[1]}-{response.json()}\r\n")
        self.success.close()
        self.fail.close()

    def read_pic(self):
        with open(self.pic_file, "r") as f:
            for line in f.readlines():
                self.pics.append(tuple(line.strip().split("-")))


if __name__ == '__main__':
    lr = LogoRecognition(
        url="https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v2/logo",
        access_token='24.4cd7e9972b035d625788e4eaa4576e9d.2592000.1640792051.282335-24850166',
        success="./success.txt",
        fail="./fail.txt",
        pic_file="./result.txt"
    )
    lr.run()

 

四、实现的效果

1、总共车标共有123个

2、完全成功的,既车标名称与识别的名称完全一致,个数为82

3、识别失败,或者名称有所差别,个数为41个。

4、其中失败中,车标文字略有差异,但是识别成功,如车标名称为:阿尔法罗密欧,但是别结果为:阿尔法·罗密欧。个数为:21个

5、统计结果

统计 完全正确(名称完全一致) 基本正确(名称略微不同,但是同一车牌) 识别错误(或调用失败)
个数 82 21 20
正确率 66.7% 17% 16.3%

五、总结

1、总共车标共有123个,总的识别正确率为83.7%;

2、存在调用失败的情况,这些情况希望百度logo识别团队查看原因;

3、代码可以直接运行,希望其它百度开发者批评指正,大家可以运行看下结果

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