函数 CV_EXPORTS_W double compareHist( InputArray H1, InputArray H2, int method );
//! compares two histograms stored in sparse arrays
CV_EXPORTS double compareHist( const SparseMat& H1, const
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2023-09-29 21:29:32
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目录引言：安装OpenCV模板匹配函数介绍模板匹配示例1. 准备图像2. 执行模板匹配3. 查找匹配位置4. 绘制矩形框5. 显示结果完整代码展示 结论引言：在计算机视觉领域，模板匹配是一种强大的技术，用于在一幅图像中寻找特定图案或物体的位置。OpenCV是一个流行的计算机视觉库，它提供了丰富的工具来执行模板匹配任务。在本篇博客中，我们将学习如何使用OpenCV进行模板匹配，并展示一个简
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2024-06-20 16:17:24
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一.直方图比较直方图比较是对输入的两张图像进行计算得到直方图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的之间的距离得到两个直方图的相似程度（每张图像都有唯一的直方图与之对应），进而比较图像本身的相似程度。Opencv提供的比较方法有四种：Correlation 相关性比较Chi-Square 卡方比较Intersection 十字交叉性Bhattacharyya distanc
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2023-11-02 20:27:14
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OpenCV在计算机视觉中有三种常用的色彩空间：灰度、BGR以及HSV（Hue，Saturation，Value）深度图：灰度图像。该图像的每个像素值都是摄像头到物体表面之间距离的估计值。点云图：彩色图像，该图像的每种颜色都对应一个（x、y或z）维度空间。视差图：灰度图像，该图像的每个像素值代表物体表面的立体视差。假如将从同一场景的两张图叠放在一起，这可能感觉是两张不同的图像，在这个场景中，针对两
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2024-01-03 08:49:04
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目录一、基本知识二、常见的图片相似度去重的方法三、代码 1、Hash 算法 与 直方图 代码（参考 python OpenCV 图片相似度 Hash算法） (1) 参照代码 (2)自定义 pHash 类
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2023-11-16 17:42:04
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简单介绍一下哈希感知算法： “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"（fingerprint）字符串，然后比较不同图片的指纹。结果越接近，就说明图片越相似。算法步骤： 第一步，缩小尺寸。 最快速的去除高频和细节，只保留结构明暗的方法就是缩小尺寸。 将图片缩小到8x8的尺寸，总共64个像素。摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。 如这张
# Python OpenCV 图片相似度比较
在图像处理和计算机视觉中，图片相似度比较是一个常见的任务。它可以用于图像搜索，图像分类，图像匹配等应用。Python中的OpenCV库是一个强大的图像处理库，提供了许多功能来实现图片相似度比较。本文将介绍如何使用Python和OpenCV来比较图片的相似度。
## 相似度度量
在进行图片相似度比较之前，我们需要选择合适的相似度度量方法。常用的方
原创
2023-07-25 22:55:26
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一、背景：前面的文章提到，要实现两个功能实现数字识别实现图标识别前面的文章已经已经实现了数字的识别，但是发现识别率比较低，并且识别的错误率也比较高。考虑是因为背景比较复杂影响了识别效果，本文主要解决复杂背景的简化，以及图片的对比二、目标：通过opencv对图片处理，使背景和内容有更加明显的差异，即二值化通过opencv对比二值化后的图片的相似度，来识别图标三、实现过程：opencv的集成1. 下载
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2023-11-13 17:53:53
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# 使用Java OpenCV比较两张图片相似度的指南
在本文中，我们将详细探讨如何使用Java与OpenCV库来比较两张图片的相似度。以下是实现该功能的整体流程。
## 流程步骤
下面的表格展示了整个实现过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------------|-----------------
原创
2024-10-22 04:06:01
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# Java 图片比较：简单图像处理的实现
在图像处理的应用中，图像比较是一个常见又重要的操作。它可以用于识别相似的图像、检测图片中的变化，以及比较文件是否相同。在这篇文章中，我们将探讨如何在Java中实现图片比较，并提供代码示例和流程图展示。
## 1. 什么是图片比较？
图片比较是指对两张或多张图片进行比较，以确定它们之间的相似度或差异度。在很多情况下，图像比较可以有多种方式，例如：
# OpenCV图像比较在Java中的实现指南
在计算机视觉领域，图像比较是一项重要的任务。在本文中，我们将讨论如何使用Java和OpenCV库实现图像比较。我们将提供流程步骤，逐步解释代码，并展示类图和序列图来帮助理解。
## 流程步骤
首先，我们需要了解实现图像比较的主要步骤。下面是一个表格，总结了实现过程的步骤：
| 步骤 | 描述
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 compareHist 执行了具体的直方图对比的任务。该函数提供了4种对比标准来计算相似度：Correlation ( CV_COMP_CORREL )其中 是直方图中bin的数目。Chi-Square ( CV_COMP_CHISQR )Intersection ( CV_C
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2024-03-14 22:22:21
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模板匹配就是在整个图像区域发现与给定图像最相似的小块区域，所以模板匹配首先需要一个模板图像，另外需要一个待检测图像：在待检测图像上，从左到右，从上到下，计算模板图像与重叠子图像的匹配度（相似度），匹配度（相似度）越大，两者相同的可能性越大。对于每一个位置将计算的相似结果保存在矩阵 R 中。如果输入图像的大小为 WxH 且模板图像的大小为 wxh，则输出矩阵 R 的大小为 (W-w+1)x(H-h+
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2023-11-01 21:03:15
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Windows 下, VS2012, opencv 环境配置. 多图, 超详细入门教程.
作者: 知明所以 1. 写在前面的话:这一系列博文, 也是我的图像处理入门之路. 庆幸的是, 我站在很多巨人的肩膀上, 比较顺利的到达了一个小里程碑. 难过的是, 我说"比较顺利"是因为从互联网泛滥的信息里面找到真正有用同时又在
最近本人在学习OpenCV，简要地记一下笔记，课后温习的同时便于日后查阅。所用教程是唐宇迪老师的OpenCV教程，个人觉得讲解清晰易懂，附上链接：https://www.bilibili.com/video/BV1tb4y1C7j7?p=5一、截取图像当我们使用imread读取一张图片后，返回值是一个多维数组。如果采用的是3通道BGR读取，那么这个数组会是一个三维的，第一个维度表示纵向的像素点，第
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2023-12-06 15:45:21
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OpenCV图像的加载、显示Mat类是OpenCV里使用广泛的一个类，使用它可以轻松的用几行代码实现图像的加载、显示。先上代码：// OpenCV_self.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
//
#include "pch.h"
#include <iostream>
#include <opencv2\opencv.hpp>
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2023-12-21 06:58:40
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目录1.输入、显示和保存图像2.读取、显示、保存和处理视频3.画线，画圆，画矩形，画多边形，显示文字4.框住并得到目标位置（获取鼠标消息）5.滑动条作调色板6.图像基础操作：像素、属性、ROI、通道、填充7.图像运算：加法、混合8.性能检测和优化9.颜色空间转换10.图像几何变换：扩展缩放、平移、旋转、仿射变换、透视变换11.图像二值化：简单阈值，自适应阈值，Otsu阈值12.图像平滑：平均、高
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2023-10-24 09:32:07
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文章目录前言一、数据读取-图像1.读取图像2.读取部分图像二、数据读取-视频三、颜色通道提取四、边界填充五、数值计算六、图像融合 前言先说一些图像的基本知识：（1）图像由像素构成，一个像素就是图片上的一个点。（2）常见的图像有1通道（灰度图）、3通道（彩色图）、4通道（透明图），每个通道的像素值范围是[0，255]，彩色图是我们最常见的，意思是每个像素由B、G、R三个值组成（也就是三原色），比如
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2023-10-27 15:53:22
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1，计算机眼中的图像 我们打开经典的 Lena图片，看看计算机是如何看待图片的： 我们点击图中的一个小格子，发现计算机会将其分为R，G，B三种通道。每个通道分别由一堆0~256之间的数字
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2023-05-23 19:15:39
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在计算机视觉领域，“比较两张图片是否一样”是一个常见的问题，尤其在使用 Java 和 OpenCV 这种强大的图像处理库时，能够有效地实现这一需求。本篇博文将深入探讨 Java OpenCV 如何比较两张图片，并通过多维度进行剖析，帮助读者从多个角度理解这一技术。
关于“如何比较两张图片是否一样”的研究，适用场景非常广泛，涉及到图片搜索引擎、图像归档、重复内容检测等。随着技术的进步，计算机视觉技
