图像相似性检测入门

最新推荐文章于 2024-01-08 12:54:43 发布

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#c++ #图像处理 #图片 #hash

本文介绍了图像相似性检测的基本方法，包括将图片转换为灰度图，计算平均灰度，形成0和1组成的指纹矩阵。通过汉明距离评估指纹差异以确定图像相似度。此外，还提及了更高级的pHash方法，利用离散余弦变换处理图像，重点提取低频成分进行比较。最后，文章提供了相关代码示例。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

前文提到，本爷接到一个小任务，是要做图像相似性检测。

现在图像处理发展迅猛异常，检测相似性，方法不胜枚举。。然而。。简单易懂容易实现的方法，就只有几个了。。

首先最广泛应用的是直方图相似度检测。这个方法大多数openCV的教材都有，思路大概就是数一数各种颜色有多少个像素点，统计起来，记录成为直方图，然后比较两个图的直方图有什么差别。

给出一个函数来看看吧

{
    Mat src1,src2;
    
    //灰度直方图
    Ma

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[Python从零到壹] 七十七.图像识别及经典案例篇之目标检测入门普及和ImageAI对象检测详解

杨秀璋的专栏

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1370

前文介绍了人脸检测的应用案例，通过OpenCV快速实现人脸检测。这篇文章将详细讲解目标检测基础知识，并通过ImageAI实现对象检测的经典案例。本文主要介绍目标检测原理，通过七个问题来普及什么是目标检测。然后利用ImageAI实现最简单的目标检测案例，加深读者的印象，本文提供的案例将为读者提供深入的理解，希望您喜欢。

计算机视觉图像特征提取入门：Harris角点与SIFT算法

最新发布

优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。

04-11

14万+

计算机视觉图像特征提取入门：Harris角点与SIFT算法，在计算机视觉领域，图像特征提取是一项至关重要的基础任务。它旨在从图像中提取具有代表性和独特性的信息，这些信息能够帮助计算机理解图像内容，为后续的目标识别、图像匹配、图像分割等高级任务提供有力支持。Harris 角点和 SIFT（尺度不变特征变换）算法作为经典的图像特征提取方法，在学术界和工业界都得到了广泛应用。Harris 角点能够有效地检测出图像中的角点特征，这些角点往往是图像中物体形状的关键转折点，蕴含着丰富的结构信息。

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我们都知道正方形(长方形)的中心是2条对角线的交点，圆的中心是一个圆的圆心，如何在对象检测以及图片检测与识别领域，判断一个形状的中心，便是计算机视觉领域中的一个基础检测中心检测Opencv+python 实现物体形状的质心检测OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。OpenCV的建立是为了给计算机视觉应用提供一个...

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测试0901-1

01-22

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介绍作为人类，我们通常非常善于发现图像中的差异。例如，常见的游戏——两张图像找不同。现在让我们玩下这个游戏吧，首先让我们看看上面的图像，三十秒内看看是否能够从中找出有什么不同的地方。答案：水果、冰淇淋和饮料的颜色发生了明显改变，窗帘、太阳也发生了改变，这是不是很简单呢？如果有补充的答案，请在留言处给出哦！这...

OpenCV之彩色直方图反向投影（图像相似性检测）

每一刻都是崭新的

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前面已经介绍了如何使用灰度直方图进行图像相似性检测的方法，但从测试结果来看结果并不令人满意，相关实现和测试结果请见我的另一篇Blog ：http://blog.youkuaiyun.com/forthcriminson/article/details/8543781 现在我们考虑利用图像的色彩信息来对其进行优化，简单的理解就是只有在图像3个通道都具有一定相似性的位置，才认为两者是相似的，利用O

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计算两幅图像的相似度（PSNR、SSIM、MSE、余弦相似度、MD5、直方图、互信息、Hash）& 代码实现与举例。计算两幅图MSE 计算模型的预测 Ŷ 与真实标签 Y 的接近程度。公式表示为：对于两个m×n的单通道图像I和K，它们的均方误差可定义为：优点：MSE的函数曲线光滑、连续，处处可导，便于使用梯度下降算法，是一种常用的损失函数。而且，随着误差的减小，梯度也在减小，这有利于收敛，即使使用固定的学习速率，也能较快的收敛到最小值。

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新手入门：Matalb图像边缘检测算子全面比较

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SIM=StructuralSIMilarity（结构相似性），这是一种用来评测图像质量的一种方法。由于人类视觉很容易从图像中抽取出结构信息,因此计算两幅图像结构信息的相似性就可以用来作为一种检测图像质量的好坏.首先结构信息不应该受到照明的影响,因此在计算结构信息时需要去掉亮度信息,即需要减掉图像的均值;其次结构信息不应该受到图像对比度的影响,因此计算结构信息时需要归一化图像的方差;最后我们就可以对图像求取结构信息了,通常我们可以简单地计算一下这两幅处理后的图像的相关系数.然而图像质量的好坏也受到亮度信息和

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基于Python实现的图像相似度检测

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但是构建 CBIR 系统的另一个要求就是——无论对于什么样的神经网络，合适的训练集是检索正确性与语义相关性的前提条件。因此数据集的选择也是很必要的，也就是 MMDB 的构建是 CBIR 的大前提。单从第二个要求来看，实验中实现的简单的颜色矩估计与 SSIM 估计都是不靠谱的——尽管两种方法各有千秋，但他们对于同一类物体的辨识能力不强。红色标记的图片因为与原图的色差，计算得出的相似度竟然还不如绿色标记的白色图片。采用这种网络训练的，可以做到简单的语义上筛查，不会出现把颜色相近的“猪”当成是“马”。

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shajie的博客

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linxinboy的专栏

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其中，来自OpenAI的Contrastive Language-Image Pre-Training（CLIP）是一种多模式零样本图像分类器，它在广泛的领域中取得了卓越的效果，而且可以在没有微调的情况下使用。使用预训练的卷积神经网络（CNNs），例如ResNet、VGG和Inception，可以轻松地从图像中提取深层特征，这种特征提取的方法彻底改变了图像相似性任务的处理方式。使用SSIM指标，你可以更全面地了解图像之间的相似性，因为它不仅仅考虑了像素值的相似性，还考虑了图像的结构信息，使得评估更加准确。

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相似性图像检测，是模型训练过程中常出现的问题，本文介绍了 4 个常用的哈希算法，并通过 Colab 代码，展示了完整的训练过程。新晋炼丹师小王最近遇到了一个难题，愁的头发掉了好几根儿。一问...

用汉明距离进行图片相似度检测的Java实现

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Google、Baidu 等搜索引擎相继推出了以图搜图的功能，测试了下效果还不错~ 那这种技术的原理是什么呢？计算机怎么知道两张图片相似呢？根据Neal Krawetz博士的解释，原理非常简单易懂。我们可以用一个快速算法，就达到基本的效果。这里的关键技术叫做"感知哈希算法"（Perceptual hash algorithm），它的作用是对每张图片生成一个"指纹"（

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