# Python OpenCV 结构相似性分析
在计算机视觉领域，图像相似性度量是一个重要的研究方向。OpenCV是一个强大的开源图像处理库，它提供了多种工具来实现图像处理和相似性分析。其中，结构相似性（Structural Similarity）是评价图像质量的一种方法。它通过考虑亮度、对比度和结构信息来比较两幅图像的相似性。
## 结构相似性简介
结构相似性指标（SSIM）是由Wang等
自己的一些理解，仅供参考。模板匹配无法就是在目标图中找出与模板图最相似的对应的坐标位置 。通过整体图像的整体灰度值来判断就是灰度匹配；通过图像的边缘信息来判断就是形状匹配；通过图像的角点等特征点来判断就是特征匹配。模板匹配中，最重要的就是定义两幅图像的相似度，根据相似度的最值即可在目标图中找到对应的坐标。定义两幅图片相似度需要根据图片的实际情况选择，OpenCV这里提供了包含以下方法，MATLAB
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2023-11-07 23:33:52
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在图像处理领域，结构相似性（Structural Similarity）是一种重要的指标，用于评估图像之间的相似程度。这种评估方法能够更准确地反映人类视觉系统的感知特征，特别是在使用 Python 和 OpenCV 库时。本文将详细探讨 Python OpenCV 中的结构相似性问题，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化等方面，旨在提供一个全面的解决方案和技术参考。
目录1 直方图归一化2 直方图比较3 直方图均衡化4 直方图匹配6 图像模板匹配 直方图能够反应图像灰度值等统计特性，但是这个结果只统计了数值，是初步统计结果，OpenCV4 可以对统计结果进行进一步的操作以得到更多有用的信息，例如求取同结果的平均概率分布，通过直方图统计结果对两张图像中的内容进行不叫。本文主要介绍直方图归一化、直方图比较、直方图均衡化和直方图匹配等直方图操作与实际应用。 1
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2024-04-20 20:43:14
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1、直方图法 方法描述：有两幅图像patch(当然也可是整幅图像)，分别计算两幅图像的直方图，并将直方图进行归一化，然后按照某种距离度量的标准进行相似度的测量。 方法的思想：基于简单的向量相似度来对图像相似度进行度量。 优点：直方图能够很好的归
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2023-10-22 22:10:16
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小白导读学习计算机视觉最重要的能力应该就是编程了，为了帮助小伙伴尽快入门计算机视觉，小白准备了【OpenCV入门】系列。新的一年文章的内容进行了很大的完善，主要是借鉴了更多大神的文章，希望让小伙伴更加容易理解。如果小伙伴觉得有帮助，请点击一下文末的“好看”鼓励一下小白。直方图比较方法-概述对输入的两张图像计算得到直方图H1与H2，归一化到相同的尺度空间然后可以通过计算H1与H2的之间的距离得
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2023-11-20 10:48:50
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应用场景结构相似性，是一种衡量两幅图像相似度的指标，通常用作图像质量评估，在图像重建、压缩领域，可以计算输出图像与原图的差距。MSE有很多算法可以计算输出图像与原图的差距，其中最常用的一种是 Mean Square Error loss（MSE）。它的计算公式很简单：就是计算重建图像与输入图像的像素差的平方，然后在全图上求平均。 有时候两张图片只是亮度不同，但是之间的 MSE loss 相差很大。
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2024-04-01 11:48:43
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目标本文档尝试解答如下问题: 如何使用OpenCV函数 compareHist 产生一个表达两个直方图的相似度的数值。如何使用不同的对比标准来对直方图进行比较。 原理 要比较两个直方图( and ), 首先必须要选择一个衡量直方图相似度的 对比标准 () 。OpenCV 函数 compareHis
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2024-08-29 17:46:48
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一、结构相似性（structural similarity） 自然图像具有极高的结构性，表现在图像的像素间存在着很强的相关性，尤其是在空间相似的情况下。这些相关性在视觉场景中携带着关于物体结构的重要信息。我们假设人类视觉系统（HSV）主要从可视区域内获取结构信息。所以通过探测结构信息是否改变来感知图像失真的近似信息。&nbs
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2023-12-01 16:26:14
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1. 模板匹配模板匹配就是在图像A中寻找与图像B最相似的部分，一般将图像A称为输入图像，图像B称为模板图像。操作方式是B在A图像上从左到右自上而下滑动，遍历所有的像素。模板匹配函数：result = cv2.matchTemplate( image, temp1, mothod[,mask] )iamge:：原始图像，必须为8bit或者32bit浮点图像。temp1：模板图像，必须与原图同类型，并
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2023-10-23 10:36:44
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1. 比较两张图片import cv2
import numpy as np
#import os
def is_same(img1, img22):
image1 = cv2.imread(img1)
image2 = cv2.imread(img22)
difference_1 = cv2.subtract(image1, image2)
differen
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2023-12-09 12:58:33
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# Python OpenCV 图像相似度检测
在图像处理领域，图像相似度检测是一个非常重要的任务。通过比较两幅图像的相似度，我们可以判断它们是否是同一幅图像或者是相似的图像。在本文中，我们将介绍如何使用Python和OpenCV库来进行图像相似度检测。
## 图像相似度计算方法
在计算图像相似度时，我们通常使用的是均方差（Mean Squared Error, MSE）或者结构相似性指数（
原创
2024-02-23 03:31:25
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文章目录Brute-Force蛮力匹配1对1的匹配k对最佳匹配随机抽样一致算法（Random sample consensus，RANSAC）单应性矩阵 Brute-Force蛮力匹配 通过SIFT算法可以得到图像关键点，通过比较两张图像的关键点，也就是比较关键点向量之间的差异，Brute-Force蛮力匹配通过比较特征向量，离得最近的特征向量也就是最相似的。默认的是用归一化的欧氏距离。bf
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2023-12-07 08:17:37
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使用模板匹配在图像中寻找物体模板匹配模板匹配就是用来在大图中找小图，也就是说在一副图像中寻找另外一张模板图像的位置：opencv中用 cv.matchTemplate() 实现模板匹配。 模板匹配的原理其实很简单，就是不断地在原图中移动模板图像去比较，有6种不同的比较方法，详情可参考：TemplateMatchModes1. 平方差匹配CV_TM_SQDIFF：用两者的平方差来匹配，最好的匹配值为
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2023-12-25 15:25:18
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Opencv支持GPU计算，并且包含成一个gpu类用来方便调用，所以不需要去加上什么__global__什么的很方便，不过同时这个类还是有不足的，待opencv小组的更新和完善。这里先介绍在之前的《opencv4-highgui之视频的输入和输出以及滚动条》未介绍的图像的相似性检测，当然这是cpu版本，然后接着在介绍对应的gpu版本。这里只介绍了PSNR和SSIM两种用来进行对比图像的方法原理：&
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2024-05-24 12:54:59
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结构相似度（Structural Similarity，SSIM） 是Zhou Wang等人提出的图像质量评价方法，认为人类视觉系统高度适应自然视觉系统，而人眼视觉系统能高度自适应地提取场景中的结构信息。相关实验结果表明，该算法比PSNR指标更符合人类的视觉特性，而且算法简单。通过感知图像结构信息的改变来考虑图像的失真，它比较两幅图像的相似度，而不是差值，获得图像的相似结构
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2024-10-18 15:19:09
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OpenCv直方图对比图片的相似性 （c++、qt 、openCv） 1.项目内容2.直方图判断标准3.代码灰度直方图参考网址 1.项目内容我最近在负责项目中openCV的部分，此篇文章讲述通过灰度直方图和HSV直方图得到图片相似度（c++）。 在之前团队已经实现了利用face++接口得到人脸相似度比较，但是项目需要快速比较大量人脸，得到相似度，判断是否为一个人，老师希望我们使用openCv本地
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2023-11-29 16:01:56
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SSIM原文链接：https://www.researchgate.net/profile/Eero-Simoncelli/publication/3327793_Image_Quality_Assessment_From_Error_Visibility_to_Structural_Similarity/links/542173b20cf203f155c6bf1a/Image-Quality-A
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2024-09-05 06:51:07
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# 使用OpenCV和Python计算照片相似度
在我们的生活中，常常需要比较照片之间的相似度，尤其是在旅行、社交媒体和图像处理领域。例如，当我们更新社交媒体上的照片时，可能会想要查找与之前上传的照片相似的内容。本文将介绍如何使用OpenCV和Python来计算照片之间的相似度，并提供一个简单的代码示例。
## 什么是OpenCV？
OpenCV（Open Source Computer V
# 使用 OpenCV 计算图像相似度
在如今的计算机视觉领域，图像相似度的计算是一个常见且重要的任务。通过 OpenCV（Open Source Computer Vision Library），我们可以有效地比较两张图像的相似性。本文将带您逐步了解如何在 Python 中使用 OpenCV 实现图像相似度的计算。
## 流程概述
我们可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
