import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from glob import glob

# Dicrease color
def dic_color(img):
    img //= 63
    img = img * 64 + 32
    return img

# Database
def get_DB():
    # get training image path
    train = glob("dataset/train_*")
    train.sort()

    # prepare database
    db = np.zeros((len(train), 13), dtype=np.int32)

    # prepare path database
    pdb = []

    # each image
    for i, path in enumerate(train):
        # read image
        img = dic_color(cv2.imread(path))

        #get histogram
        for j in range(4):
            db[i, j] = len(np.where(img[..., 0] == (64 * j + 32))[0])
            db[i, j+4] = len(np.where(img[..., 1] == (64 * j + 32))[0])
            db[i, j+8] = len(np.where(img[..., 2] == (64 * j + 32))[0])

        # get class
        if 'akahara' in path:
            cls = 0
        elif 'madara' in path:
            cls = 1

        # store class label
        db[i, -1] = cls

        # store image path
        pdb.append(path)

    return db, pdb

# test
def test_DB(db, pdb):
    # get test image path
    test = glob("dataset/test_*")
    test.sort()

    success_num = 0.

    # each image
    for path in test:
        # read image
        img = dic_color(cv2.imread(path))

        # get histogram
        hist = np.zeros(12, dtype=np.int32)
        for j in range(4):
            hist[j] = len(np.where(img[..., 0] == (64 * j + 32))[0])
            hist[j+4] = len(np.where(img[..., 1] == (64 * j + 32))[0])
            hist[j+8] = len(np.where(img[..., 2] == (64 * j + 32))[0])

        # get histogram difference
        difs = np.abs(db[:, :12] - hist)
        difs = np.sum(difs, axis=1)

        # get argmin of difference
        pred_i = np.argmin(difs)

        # get prediction label
        pred = db[pred_i, -1]

        if pred == 0:
            pl = "akahara"
        elif pred == 1:
            pl = "madara"
        
        print(path, "is similar >>", pdb[pred_i], " Pred >>", pl)

db, pdb = get_DB()
test_DB(db, pdb)
pythonを用いて、簡単な画像認識を作成しなさい。

画像認識とは画像に写っているモノが何か（どのクラスに属するか）を特定するタスクである。画像認識はよく、画像分類、Classification(クラス分類)、Categorization(カテゴライゼーション)、Clustering(クラスタリング)、などと呼ばれる。

よくある手法は画像から何らかの特徴(HOGやSIFT, SURFなど)を抽出し、その特徴によりクラスを判別する。CNNが流行る以前はこのアプローチがよく取られたが、CNNは特徴抽出から判別までを一括して行える。

ここでは、画像の色ヒストグラムを用いた簡単な画像認識を行う。

アルゴリズムとしては、
1. 画像(train_*.jpg)を減色処理(Q.6. RGBをそれぞれ4階調)する。
2. 減色処理した画像のヒストグラムを作成する。ここでのヒストグラムはRGBがそれぞれ4値をとるが、それらを区別するため、B=[1,4], G=[5,8], R=[9,12]のbin=12となる。それぞれの画像に対応するヒストグラムも保存する必要があるので注意。
 　つまり、database = np.zeros((10(学習データ数), 13(RGB + class), dtype=np.int)　に学習データのヒストグラムを格納する必要がある。
3. ２のヒストグラムをデータベースとする。
4. 認識したい画像(test_@@@.jpg)とヒストグラムの差を計算して、特徴量とする。
5. ヒストグラムの差の合計で、最小となった画像が予測となるクラスである。つまり、色が近い画像と同じクラスになると考えられる。

pythonを用いて処理4-5を実装せよ。

テストデータには test_akahara_@@@.jpgとtest_madara_@@@.jpgを用いよ。（計4枚）
ただし、各画像と最もヒストグラム差分が小さい画像の名前と予測クラスの2つを出力せよ。

これはNearesetNeighbourと呼ばれる評価方法である。