# 如何实现Java Opencv比较两张图相似度
## 一、整体流程
以下是实现Java Opencv比较两张图相似度的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 加载两张待比较的图片 |
| 2 | 将图片转换成灰度图 |
| 3 | 计算图片的直方图 |
| 4 | 使用直方图比较算法计算相似度 |
## 二、具体步骤
### 1. 加载
原创
2024-04-25 04:11:46
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二十四、直方图比较 利用两张图片的直方图判断两张图片的相似性，也可以判断两个图片是否为同一图片。 1、直方图比较方法 对输入的两张图象计算得到直方图H1与H2，归一化到相同的尺度空间然后可以通过计算H1和H2之间的距离得到两个直方图的相似程度进而比较图像本身的相似程度。opencv提供的比较方法有4种：Correlation相关性比较 HISTCMP_CORREL 如果两个数组H1、H2一样的情况
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2023-10-26 23:37:38
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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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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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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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首先： 图片如下 18.jpg&
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2023-07-21 18:19:47
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图像的直方图表示图像的灰度值统计特性，有时可以通过比较两幅图像的直方图来衡量两幅图像的相似程度。虽然两幅图像的直方图分布相似不代表两幅图像相似，但两幅图像相似，则两幅图像的的直方图分布一定相似。例如，通过插值对图像进行缩放后，图像的直方图虽然不会与之前完全一致，但是两者之间一定具有很高的相似性，因而可以通过比较两幅图像的直方图分布的相似性对图像进行初步的筛选与识别。OpenCV提供了用于比较两幅图
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2023-11-13 17:35:18
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1. 介绍余弦相似度（Cosine Similarity），又称为余弦相似性，是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度。余弦相似度仅仅与向量的指向方向相关，与向量的长度无关，它将向量根据坐标值绘制到向量空间中，如最常见的二维空间。因此，万物皆向量，我们可以使用余弦相似度来进行相似图片查找、相似文件搜索等工作。两个向量间的余弦值可以通过使用欧几里得点积公式求出：给定两个属性向量，A 和 B，
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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在现代应用程序开发中，判断两张图片的相似度是一个非常重要的任务。特别是在安卓平台上，不论是社交媒体应用还是图像处理应用，如何高效且准确地进行相似性比较都显得尤为重要。本文将详细介绍如何在Android环境中实现这一功能，涵盖从环境配置到进阶指南的各个方面。
### 环境配置
在开始开发之前，我们需要进行环境配置，以确保我们的项目能够顺利运行。首先，确保你已经安装了以下工具和库：
1. **A
## 比较两张图片相似度的方法
在实际的开发中，经常会遇到需要比较两张图片相似度的需求，比如在图像识别、人脸识别等领域。本文将介绍一种基于Java的方法来比较两张图片的相似度。
### 图像相似度计算方法
在计算图像相似度时，可以使用结构相似度指数（Structural Similarity Index, SSIM）来评估两张图片的相似程度。SSIM是一种广泛应用于图像质量评价的方法，它考虑
原创
2024-06-07 04:22:47
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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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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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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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Background:
在我们项目中，用到U-net，我们对训练样本图片使用labelme进行标定，对标定生成的json文件labelme_json_to_dataset生成标注图像，由于小伙伴将生成标注图像文件夹（如图1）里的
图1：蓝框-转换后的图片
图2：红框原始图片 蓝框里的图片（看起来和原始图片一模一样，后来发现其每个pix
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2023-10-21 01:00:43
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图像直方图比较 图像直方图比较，就是计算两幅图像的直方图数据，比较两组数据的相似性，从而得到两幅图像之间的相似程度，直方图比较在早期的CBIR中是应用很常见的技术手段，通常会结合边缘处理、词袋等技术一起使用。其实现原理为：对输入的两张图像进行计算得到直方图H1与H2，将它们归一化到相同的尺度空间，然后通过计算H1与H2之间的距离得到两个直方图的相似程度进而比较图像本身的相似程度。OpenCV中提
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2023-10-16 02:55:20
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# 对比两张图：相似度计算的Java实现
在计算机视觉和图像处理领域，图像相似度的计算是一个重要课题。对比两张图像的相似度可以应用于图像检索、图像去重、相似推荐等场景。本文将详细探讨如何用Java实现图像相似度的计算，并展示相关的代码示例。
## 图像相似度的定义
图像相似度一般是通过比较两幅图像的特征来确定的。常见的相似度指标包括：
1. **均方误差（MSE）**：两幅图像之间的平均差
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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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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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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