简介最近接到了一个需求,需要对比图片并自动生成对比报表,核心功能就是获取图片相似度,生成表格。 这里仅介绍如何实现的图片相似度获取;思路相似度计算的算法选择的是SSIM算法,具体算法原理参考的是SSIM 的原理和代码实现,算法中涉及了卷积运算,还有图片的矩阵运算,决定选用OpenCV库来实现。因为后台使用的是C#写的,OpenCV使用的是C++,所以决定用C++封装图像相似度处理的函数,通过dll
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2024-03-07 21:31:07
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这篇文章翻译opencv官网关于opencv3.0 svm的使用介绍 http://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/tutorials/ml/introduction_to_svm/introduction_to_svm.html 目标在这篇文章中可以学到: 使用opencv 函数CvSVM::train建立一个基于SVMs的分类器,使用CvSVM::predict
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1. 点旋转2.用c++11计算耗时3. c++ opencv直接减均值 除方差4. 去除颜色信息 彩色图转灰度图,灰度图转彩色图5. opencv imread函数的第二个参数6.opencv 图片保存视频opencv roi 贴图 img2.copyTo(img(rt)); 1. 点旋转vector<Point> rot_pt(vector<Po
环境:CB A10 + lubuntu1.05 + opencv2.6.4.1 准备:2G以上空闲空间. 直接在CB上编译,交叉编译可参见:移植Qt和OpenCV做图像处理方面的开发中matson的提示Arm-linux-gnueabihf- 要用硬浮点的compiler (说明:我没做过交叉编译,因为直接编译成功了。但在CB上直接编译我等了足足2个小
本系列学习笔记参考自OpenCV2.4.10之
opencv\sources\samples\cpp\tutorial_code和
http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/genindex.html
opencv作为一个开源的二维图形库,提供了一套完整的二维图像处理等相关算法的C/C++实现。自opencv2.0版
Similarity check (PNSR and SSIM) on the GPU的简单翻译,原文地址Global在使用OpenCV和相似性度量的视频输入教程中,我已经介绍了PSNR和SSIM方法来检查两幅图像之间的相似性。如您所见,执行过程需要相当长的时间,特别是在SSIM的情况下。但是,如果CPU的OpenCV实现的性能数字不能让您满意,并且您的系统中碰巧有一个NVIDIA CUDA GP
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2024-03-17 14:48:27
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SIFT简介Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换匹配算法,是由David G. Lowe在1999年(《Object Recognition from Local Scale-Invariant Features》)提出的高效区域检测算法,在2004年(《Distinctive Image Features from Scale-Invariant
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!这类问题对于人类来说看起来是一件轻而易举的事情,但是,对于计算机来说,这可不是一件容易的事儿。
引自:https://blog.csdn.net/weixin_41923961/article/details/84795832 ...
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2021-09-09 14:48:00
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在计算机视觉领域,感知质量的评估一直是一个重要的研究方向。特别是SSIM(结构相似性指数)作为一种衡量图像质量的标准,因其优越的性能而被广泛使用。本文将深入探讨如何在PyTorch中实现和优化SSIM函数的过程,包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘和经验总结。以下是详细的记录和分析。
### 背景定位
在实际项目中,图像处理和计算机视觉的任务需求日益增长。例如,图像去噪、超分辨
一、什么是opencv?Open Source Computer Vision Library.OpenCV于1999年由Intel建立,如今由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、MacOS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量C++类构成,同时提供了Python、Ruby、M
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2024-08-17 10:14:33
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# 如何实现SSIM损失函数的Python教程
## 引言
结构相似性指数(SSIM,Structural Similarity Index)是一种用于衡量两幅图像之间相似度的指标。作为一名开发者,理解并实现SSIM损失函数,尤其在计算机视觉任务中,尤其是图像去噪和图像增强方面,尤为重要。在本文中,我们将逐步教你如何在Python中实现SSIM损失函数。
## 整体流程
以下是实现SSIM
# 在 PyTorch 中实现 SSIM 损失函数
在深度学习的图像处理任务中,结构相似性指标(SSIM)是一种衡量图像相似度的常用方法。与传统损失函数(如均方误差)相比,SSIM 更能反映人类视觉系统的感知特性。在这篇文章中,我们将一同学习如何在 PyTorch 中实现 SSIM 损失函数。以下是整个实现流程的概述:
| 步骤 | 描述 |
|---
# 如何在 PyTorch 中实现 SSIM 函数
## 介绍
结构相似性指数 (SSIM) 是一种用于评估图像质量的指标。与传统的均方误差 (MSE) 不同,SSIM 更加注重图像的结构信息,因此能够更好地反映人眼的感知特性。在这篇文章中,我将指导你如何在 PyTorch 中实现 SSIM 函数。
## 流程概述
下面是实现 SSIM 的大致步骤:
| 步骤 | 描述 |
| ---- |
SSIM损失函数是用于评估图像质量的标准,对于希望在PyTorch中实现该功能的开发者来说,配置环境、管理依赖、安装过程以及后续的版本管理至关重要。本文将详细介绍如何在PyTorch中实现SSIM损失函数的相关步骤,包括环境预检、部署架构和安装过程等。
## 环境预检
在开始之前,首先要确保开发环境的兼容性。以下是一个四象限图,展示了不同环境与SSIM损失函数的兼容性:
```mermaid
设置SVM参数
struct CvSVMParams
SVM 训练参数结构。
该结构必须被初始化后,传给CvSVM。
CvSVMParams::CvSVMParams
构造函数
C++:
CvSVMParams::
CvSVMParams
(
)
C++:
CvSVMParams::
CvSVMParams
#include // for standard I/O#include // for strings#include // for controlling float
原创
2022-09-08 20:23:13
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# 使用OpenCV计算SSIM值的科普文章
在图像处理领域,结构相似性指数(SSIM,Structural Similarity Index)是一种用于衡量两幅图像相似度的标准。SSIM不仅考虑了亮度和对比度,还关注图像的结构信息,非常适合用于图像的质量评估,例如图像压缩质量、去噪声效果等。本文将向读者介绍如何使用Python中的OpenCV库来计算SSIM值,同时提供相关代码示例,便于读者理
目录1 目标2 原理2.1 图像比较 - PSNR and SSIM¶3 代码3.1如何读取一个视频流(摄像头或者视频文件)?¶3 运行效果视频/图片转换:如何用OpenCV创建一个视频文件用OpenCV能创建什么样的视频文件如何释放视频文件当中的某个颜色通道为了使例子简单,我就仅仅释放原始视频RGB通道中的一个,并把它放入新视频文件中。你可以使用命令行参数来控制程序的一些行为:第一个参数指向你需
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2024-04-23 10:46:48
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SSTI简介SSTI,即服务端模板注入,起因是服务端接收了用户的输入,将其作为 Web 应用模板内容的一部分,在进行目标编译渲染的过程中,执行了用户插入的恶意内容,从而导致各种各样的问题。Python SSTI(flask)首先,我们先写一个简单的flask(说起SSTI就想到flask框架),由于我用的是pycharm,所以可以直接创建项目。 app.py代码如下:from flask impo
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2024-09-13 09:46:20
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