在上一篇《如何通過直方圖判斷照片的曝光》中，我試圖以使用者對照片的評分作為評判標準，找出照片直方圖與其曝光好壞之間的關係，然而結果並不理想。一方面，曝光水平與最終的評分（點贊使用者數量）之間未必相關；另一方面，直方圖是對影像整體亮度水平的統計結果，這一粗略的統計損失了很多影像資訊（構圖、內容）等。此外，上一次收集了評分大於50的1w 張照片，結果發現評分的分佈存在較大偏差（實際上有75%以上的照片評分不足20），這也導致訓練樣本失衡。
為了更好地表徵影像資訊並，這次採用卷積神經網路對照片評分進行預測。而且這次評分的高低並不絕對代表照片的優劣，而是在人群中真實的評價分數。為了確保資料的完整，這次下載了全部 7.85w 張照片，約20G，雖然在最後訓練過程中為了節省時間不一定會全部用上，至少這次不會出現訓練樣本失衡的問題。同時這次也抓取了 6.97w 張照片的拍攝器材資訊（EXIF），因此在開始訓練之前，首先對這些資料進行一個描述性的統計分析。
問題
- 最流行的相機型號排名；
- 不同型號相機拍攝的照片所獲得的平均得分；
- 不同標籤的照片最常使用的相機型號分佈；
- 照片標籤之間的相互關聯關係。
首先來看格式化儲存的資料格式：
import pandas as pd
cameraDF = pd.read_pickle("cameraInfo.pkl")
cameraDF.head()複製程式碼本文采用 Bokeh 對 Pandas 資料進行視覺化：
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.io import output_notebook
from bokeh.models import HoverTool
output_notebook()複製程式碼1. 最流行的相機型號 Top10
cameraCount = cameraDF.camera.value_counts().head(10).to_frame(`Count`)
cameraCount複製程式碼繪製圖表：
from bokeh.charts import Bar
from bokeh.charts.attributes import cat
bar = Bar(cameraCount, label=cat(sort=False), values=`Count`, title="相機型號 Top10", legend=None)
bar.xaxis.axis_label = None
bar.yaxis.axis_label = None
bar.title.align = `center`
bar.width = 900
bar.tools = []
show(bar)複製程式碼可以看出，Canon 和 Nikon 幾乎包攬前10，還有一個一騎絕塵的 SONY 微單 ILCE-7RM2。
2. 相機型號所拍照片平均得分
也許在大師手中任何器材都能拍出完美的照片，但是我們還是要看看在人群中，使用不同器材拍出的照片所獲得的平均評價：
cameraScores = cameraDF.groupby(`camera`)
.filter(lambda x: len(x) > 500)
.groupby(`camera`)[`favs`].mean()
.to_frame(`M`)
cameraScores.head()複製程式碼繪製圖表：
from bokeh.charts.attributes import cat
box = Bar(cameraScores.sort_values(`M`, ascending=False),
values=`M`,
label=cat(sort=False),
legend=None,
title=`平均得分`)
box.title.align = `center`
show(box)複製程式碼3. 不同標籤（型別）照片最常用裝置
和器材與評分的關係一樣，未必存在更適合特定場景的特定器材，但我們還是可以統計一下看看，對於不同型別照片最常使用的拍攝器材。
TOI = cameraDF.tag.unique()[:10]
tagOfInterest = cameraDF[cameraDF.tag.apply(lambda x: x in TOI)]
tagOfInterest = tagOfInterest.groupby([`tag`, `camera`])
.count().reset_index()
.sort_values([`tag`, `author`], ascending=False)
.groupby(`tag`).head(3)
tagOfInterest[`total`] = tagOfInterest.author複製程式碼繪製圖表：
當然這裡的標籤並不是相互獨立的，也許人像中有相當一部分也是美女照片，至於標籤之間的相互關係，我們通過下一個圖表來展示。
3. 照片標籤之間的關聯
為了更好地將照片按照評分進行歸類，一個更好的方案是按照不同的標籤（型別）進行區分。例如，人像和風光照片的評價標準可能存在較大差異，因此在評分之前可以先進行歸類。上面提到，不同標籤之間可能存在重疊（例如人像和美女），因此我們再來統計一下照片標籤之間的關聯。
TagRelationship = []
for i in range(len(cameraDF)):
tag = cameraDF.loc[i, `tag`]
other_tags = cameraDF.loc[i, `other_tags`]
if tag in TOI:
for o_t in other_tags.split("|"):
if o_t != tag and o_t in TOI:
TagRelationship.append({`main_tag`: tag, `rel_tag`: o_t, `value`: 1})
tagRelSum = TagRelationshipDF.groupby([`main_tag`, `rel_tag`])[`value`].sum()
.to_frame().reset_index()
from bokeh.charts import Chord
chd = Chord(tagRelSum, source=`main_tag`, target=`rel_tag`, value=`value`)
show(chd)複製程式碼總結
以上是對照片資訊（EXIF）的一個簡單統計，從中多多少少可以找到一些我們想要知道問題的答案。接下來就我下載了 20G 的照片真正想要做的————對照片進行評分，資料量不算特別大，但是要訓練起來也不會太快，讓我們拭目以待。
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