基于内容的图像检索(Content-Based Image Retrieval)是指通过对图像视觉特征和上下文联系的分析,提取出图像的内容特征作为图像索引来得到所需的图像。相似度度量方法在基于内容的图像检索中需要通过计算查询和候选图像之间在视觉特征上的相似度匹配。因此需要定义一个合适的视觉特征相似度度量方法对图像检索的效果无疑是一个很大的影响。提取的视觉特征大都可以表示成向量的形式,事实上,常用的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-12-13 01:24:09
                            
                                105阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            Android实现图片相似度 最近公司有一个需求,就是希望能判断用户提交的照片是否是身份证的正面或者反面。可以通过预设一张拍摄清晰的身份证正面或者反面,来对比是否相似,那么问题就转化为如何计算两张图片相似度。找到一篇阮一峰老师当年的博客 很有启发,于是根据他说的每一步用Android里的方法来实现。第一步,缩小尺寸。 将图片缩小到8x8的尺寸,总共64个像素。这一步的作用是去除图片的细节            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-01-07 21:34:02
                            
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            package com.cxqy.activity.dto.nyactivity;
import javax.imageio.ImageIO;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
/**
 * @Author yjl
 * @Date 2022/1/10 15:39
 * @Version 1.0            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本文主要介绍如何搭建环境,并成功的运行一个图片相似度测试项目。该项目基于Spring框架,创建了图片上传Restful API,并使用OpenCV进行图像的处理,提取出图中的物品同时对物品进行相似度对比操作。项目中,结合了两种图片相似度测试的方法,对处理过的图片进行相似度测试,增加了测试的准确度。该项目不涉及数据库,上传的图片及处理后的图片直接存储在文件系统上。 GitHub地址:https://            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Java 图片相似度
## 简介
在数字图像处理中,图片相似度是一个重要的概念。它用来衡量两张图片之间的相似程度,可以应用于很多领域,如图像检索、图像压缩、图像编辑等。本文将介绍一种常见的图片相似度计算方法,并使用Java代码提供示例。
## 图片相似度计算方法
### 像素级相似度
最简单直观的图片相似度计算方法是比较两张图片的像素值。这种方法将两张图片转化为相同大小的像素矩阵,然            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            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"(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。下面是一个最简单的实现:第一步,缩小尺寸。将图片缩小到8x8的尺寸,总共64个像素。这            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            强大的openCV能做什么我就不啰嗦,你能想到的一切图像+视频处理.这里,我们说说openCV的图像相似度对比, 嗯,说好听一点那叫图像识别,但严格讲, 图像识别是在一个图片中进行类聚处理,比如图片人脸识别,眼部识别,但相识度对比是指两个或两个以上的图片进行对比相似度.先来几张图片(a.png)     (a_cp.png)      (            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ## 图片相似度计算的流程
为了计算两张图片的相似度,我们可以使用图像处理和计算机视觉的技术。下面是实现“图片相似度java”任务的流程:
| 步骤 | 描述 |
|----|----|
| 1.  | 加载两张待比较的图片 |
| 2.  | 对图片进行预处理 |
| 3.  | 提取图片的特征向量 |
| 4.  | 计算两张图片的相似度 |
| 5.  | 输出相似度的结果 |
接下来            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            利用直方图原理实现图像内容相似度比较、均值哈希实现图像内容相似度比较、汉明距离算法实现图像内容相似度比较直方图原理实现图像内容相似度比较算法:import javax.imageio.*;
import java.awt.image.*;
import java.awt.*;
import java.io.*;
 
public class PhotoDigest {
    public sta            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前阵子在阮一峰的博客上看到了这篇《相似图片搜索原理》博客,就有一种冲动要将这些原理实现出来了。 Google "相似图片搜索":你可以用一张图片,搜索互联网上所有与它相似的图片。 打开Google图片搜索页面:点击使用上传一张angelababy原图:点击搜索后,Google将会找出与之相似的图片,图片相似度越高就越排在前面。如:这种技术的原理是什么?计算机怎么知道两张图片相似呢?根据Neal K            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            最近接触到图像去重算法,有phash、dhash和ahash等基于哈希方法的去重算法。phash全称是感知哈希算法(Perceptual hash algorithm),使用这玩意儿可以对每个图片生成一个值,然后计算他们的hamming distance,简单的说就是数一数二进制之后有几位不同。整个处理流程有点像对文章去重时先算simhash再算hamming distance,很多东西都可以直接            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Simple euclidean distance简单欧氏距离:(Normalized) Cross Correlation交叉相关(归一化的):一种简单度量,可以用来比较图片的区域。比欧式距离更加鲁棒,但用于图像变形情况不起作用,需要设置thresholdHistogram comparision:直方图比较:如果你使用标准化后的直方图,那么效果会Detectors of salient poi            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Simple euclidean distance简单欧氏距离:(Normalized) Cross Correlation交叉相关(归一化的):一种简单度量,可以用来比较图片的区域。比欧式距离更加鲁棒,但用于图像变形情况不起作用,需要设置thresholdHistogram comparision:直方图比较:如果你使用标准化后的直方图,那么效果会Detectors of salient poi            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            背景以图搜图,是日常生活中我们经常会用到,例如在选购一款商品时,想要对比价格,往往会在各个购物app上通过搜图的形式来看同一款产品的价格;当你碰到某种不认识的植物时,也可以通过以图搜图的方式来获取该种植物的名称。而这些功能大都是通过计算图像的相似度来实现的。通过计算待搜索图片与图片数据库中图片之间的相似度,并对相似度进行排序为用户推荐相似图像的搜索结果。同时,通过检测图片是否相似也可用于判断商标是            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            算法概述:首先对源图像与要筛选的图像进行直方图数据采集,对采集的各自图像直方图进行归一化再使用巴氏系数算法对直方图数据进行计算,最终得出图像相似度值,其值范围在[0, 1]之间0表示极其不同,1表示极其相似(相同)。 算法步骤详解:大致可以分为两步,根据源图像与候选图像的像素数据,生成各自直方图数据。第二步:使用第一步输出的直方图结果,运用巴氏系数(Bhattacharyya&            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Simple euclidean distance简单欧氏距离:(Normalized) Cross Correlation交叉相关(归一化的):一种简单度量,可以用来比较图片的区域。比欧式距离更加鲁棒,但用于图像变形情况不起作用,需要设置thresholdHistogram comparision:直方图比较:如果你使用标准化后的直方图,那么效果会Detectors of salient poi            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Java OpenCV-4.0.0 直方图比较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提供的比较方法有四种:Correlation 相关性比较Chi-Square 卡方比较Intersection 十字交叉性Bhattacharyya distance 巴氏距离1 首先把图            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在UI自动化测试或者做爬虫的过程中,难免会碰到滑块验证码的场景,故此将自己本次遇到的情况与解决思路记录一下1.缺口图片下载目前所用的自动化框架是基于java写的,所以下载该缺口图片的代码也是java代码,后续的图片识别对比是基于pythonString yzmPath="D:\\yanzhengma.png";
// wd为webdriver对象
TakesScreenshot takesScre            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-01-21 01:59:05
                            
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            计算图像相似度的算法有哪些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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-03 21:28:28
                            
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            # Java 图片相似度算法实现
## 概述
在本文中,我将向你介绍如何使用Java实现图片相似度算法。这个算法可以用来比较两张图片的相似度,帮助我们在图像处理、图像搜索、图像分类等领域中解决实际问题。
## 流程概览
下面是整个实现过程的简要概述,我们将按照这个流程逐步实现算法。
```mermaid
stateDiagram
    [*] --> 初始化图片数据
    初始化图片数据            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-09-04 03:49:41
                            
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