كيفية تنفيذ ميزة Image Similarity Search

ستحتاج إلى مكتبات بايثون المتخصصة في معالجة الصور ومطابقتها، وواحدة من المكتبات الشائعة والمناسبة للغرض هي مكتبة OpenCV  ومكتبة scikit-image.

بعد تثبيت المكتبات:

pip install opencv-python
pip install scikit-image

عليك كتابة سكريبت يقوم بتحميل الصور من مجموعة البيانات dataset، واستخدام تقنيات مثل استخراج الميزات (feature extraction) لمقارنة الصور.

للتوضيح بمثال بسيط حول كيفية مقارنة الصور باستخدام OpenCV:

import cv2
import os
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

def load_images_from_folder(folder):
    images = []
    for filename in os.listdir(folder):
        img = cv2.imread(os.path.join(folder, filename))
        if img is not None:
            images.append((filename, img))
    return images

def extract_features(image):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    sift = cv2.SIFT_create()
    keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(gray, None)
    return descriptors

def find_similar_images(image_path, dataset_folder, top_n=5):
    input_image = cv2.imread(image_path)
    input_features = extract_features(input_image)

    dataset_images = load_images_from_folder(dataset_folder)
    similarities = []

    for filename, dataset_image in dataset_images:
        dataset_features = extract_features(dataset_image)
        if dataset_features is not None and input_features is not None:
            similarity = cosine_similarity(input_features, dataset_features)
            similarities.append((filename, np.mean(similarity)))

    similarities.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return similarities[:top_n]

if __name__ == "__main__":
    dataset_folder = 'path/to/dataset'
    input_image_path = 'path/to/input/image.jpg'
    
    similar_images = find_similar_images(input_image_path, dataset_folder)
    print("Similar Images:")
    for filename, similarity in similar_images:
        print(f"Filename: {filename}, Similarity: {similarity}")

بعد ذلك تأتي خطوة دمج بايثون مع PHP، مثلاً من خلال استخدام shell_exec لتنفيذ سكريبت بايثون وإرجاع النتائج أو من خلال API بايثون أو subprocess في PHP اختر ما تريد، وللتوضيح ساستخدم shell_exec  كالتالي:

<?php
$input_image_path = 'path/to/input/image.jpg';
$output = shell_exec("python3 path/to/your/script.py $input_image_path");
echo "<pre>$output</pre>";
?>

بعد أن تحصل على قائمة الصور المشابهة من سكريبت بايثون، تستطيع عرض الصور باستخدام PHP، كالتالي:

<?php
$similar_images = json_decode($output, true);

echo "<h1>Similar Images:</h1>";
foreach ($similar_images as $image) {
    echo "<div>";
    echo "<img src='path/to/dataset/{$image['filename']}' alt='{$image['filename']}'>";
    echo "<p>Similarity: {$image['similarity']}</p>";
    echo "</div>";
}
?>

@Mustafa Suleiman

شكرا لك على الاجابة
انا عندي مشروع يحتوى على الاف الصور اعتقد انه هذه الطريقة ستحتاج وقتا طويلا للبحث واستخراج الصور المشاببة