图像相似性检测入门

图像相似性检测的几种方法
最新推荐文章于 2025-04-11 15:06:09 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。
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
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目标跟踪基础：两张图片相似度算法
aibigtruth的博客
07-05 2134
其中 p(x,y) 是 X 和 Y 的联合概率分布函数，而p(x)和p(y)分别是 X 和 Y 的边缘概率分布函数。在连续随机变量的情形下，求和被替换成了二重定积分：其中 p(x,y) 当前是 X 和 Y 的联合概率密度函数，而p(x)和p(y)分别是 X 和 Y 的边缘概率密度函数。互信息的取值范围通常是非负的，值越大表示两个变量之间的相关性越高，也可以理解为两张图片的相似度越高。互信息算法可能对图像的纹理、结构等细节不敏感，因此在某些情况下可能无法准确地反映图像的相似度。
使用opencv实现图片相似度检测
weixin_47039303的博客
11-27 4357
1.为什么学这个,我对图像处理非常感兴趣,我联想到海尔的指纹识别门锁是如何进行检测的,我在想不应该呀,单片机性能这么差,应该是使用了训练后的数据去检测图片的,如果我要实现草莓检测,知道它是不是草莓,我觉得单纯使用图片处理是不够的,我考虑过使用指纹模块来接触草莓从而实现判断他是不是草莓,从而联想到学习图像相似度检测,我们人类的手指事实上是有大量的传感器的,机器如果想要实现那科技含量太高了,而且成本高,就算实现了也只能放在家里自己玩…//啊这汽车和草莓是相似的?//straw1和straw3,不同图片的草莓。
基于Python实现的图像相似度检测
毕业作品网站
06-11 3745
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”。
可靠性研究：图片相似性检测
weixin_42878250的博客
02-17 1163
本文介绍使用感知哈希算法找相似图片
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测试0901-1
01-22 538
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）
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01-27 3456
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
计算机视觉图像特征提取入门：Harris角点与SIFT算法
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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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而区域分割则是根据像素间的相似性将图像划分为多个区域。 接着，资源将深入探讨边缘检测的原理和常用算子，如Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子和Canny算子。Sobel算子基于图像梯度的近似值，利用一个3x3的掩膜...
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Paddle：用深度学习判断图片相似度
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01-08 1630
基于Paddle框架的图片相似度判断工具在多个领域有广泛的应用场景。例如，在电商领域，可以通过该工具对用户上传的图片进行相似度比较，自动过滤掉重复或者相似的商品图片；图片相似度判断是基于深度学习的图像识别技术，通过训练深度神经网络对图片进行特征提取和比较，判断两张图片的相似程度。可扩展性：Paddle框架提供了丰富的深度学习算法库和工具，方便用户进行模型的优化和改进，能够满足不同应用场景的需求。高效性：Paddle框架支持大规模的分布式训练，能够快速训练出高效的深度神经网络模型，缩短了模型训练的时间成本。
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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
image vb6 图片自适应_Python人工智能使用OpenCV进行图片形状的中心检测
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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...
图像相似度对比方法
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图像相似度计算
检测两张图片相似程度
linxinboy的专栏
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原理: 相似图片搜索的原理 代码 package org.linxinboy.utils { import flash.display.BitmapData; import flash.geom.Matrix;   /** * 2014.4.12 * @author linxinboy */ public class Bit
【Python中图像相似性度量方法全面总结】
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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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