Logo识别-车标识别
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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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金天皇上
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