需求是库内存有部分版权图片，现在搜索网上是否有侵权图片。因此从网上跑去大量图片和库内的版权图片比较，由于比较数量大，对效率有一定的要求。方法1： 关键点匹配（Keypoint Matching） 一张图像的某些部位可能蕴含比其它部位更多的信息，如边缘，角点。因此我们可以利用一些算法提取图像的关键点信息进行比较。SIFT，ORB，SURF，GIST都是此类提取关键点信息算法。这些算法的准确率要高，但
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2024-04-07 21:15:24
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最近在做图像算法，对图像性能指标进行测试。主要包括PSNR（峰值信噪比）、NC（归一化相关系数）、SSIM（结构相似性）等，下面对这三个指标做简单介绍。 PSNR：峰值信噪比，一种评价图像的客观标准，用来评估图像的保真性。峰值信噪比经常用作图像压缩等领域中信号重建质量的测量方法，它常简单地通过均方差（MSE）进行定义，使用两个m×n单色图像I和K。PSNR的单位为分贝dB。计算公式如下：
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2024-08-27 16:08:25
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1.cosin相似度（余弦相似度）把图片表示成一个向量，通过计算向量之间的余弦距离来表征两张图片的相似度 # -*- coding: utf-8 -*-
# !/usr/bin/env python
# @Time : 2018/11/17 14:52
# @Author : xhh
# @Desc : 余弦相似度计算
# @File : difference_i
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2024-02-19 17:02:45
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导读有时候我们想要计算两张图片是否相似，而用来衡量两张图片相似度的算法也有很多，例如：RMSE、PSNR、SSIM、UQI、SIFT以及深度学习等。这篇文章主要介绍，RMSE、PSNR、SSIM、UQI这些指标的计算和应用，关于SIFT算法来计算图像的相似度在后面的文章中再进行介绍影响这些算法的结果也有很多因素，图片的噪声、平移、缩放、旋转、裁剪、透视变换等，都会影响到算法的最终结果，所以我们需要
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2024-01-09 19:59:10
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在图像处理中，巴氏系数可用于进行相似图像匹配。 巴氏系数公式：BC(p,q) = ∑√p(x)q(x) BC为巴氏系数计算结果，p、q分别为两张图像在直方图上同一位置的概率分布，巴氏系数结果范围为(0~1)，0为完全
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2024-06-19 08:36:37
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# Java OpenCV 图像相似度算法
在计算机视觉领域，图像相似度算法是一个重要的研究方向。它可以帮助我们比较两张图片之间的相似程度，广泛应用于图像检索、编辑以及深度学习等领域。本文将介绍如何使用 Java 与 OpenCV 库计算图像相似度，并提供代码示例。
## 什么是图像相似度？
图像相似度是用来衡量两张图像在内容、颜色、亮度等方面的相似度指标。常见的相似度算法有结构相似性（SS
1 SSIM（结构相似性度量）（Structural Similarity）图片变换之后，度量失真图像（distorted image）的质量如何，需要对它进行图像质量评价（image quality assessment），这可以用作神经网络中的损失函数来度量生成图片的质量。这是一种全参考的图像质量评价指标，分别从亮度、对比度、结构三个方面度量图像相似性。 在图像质量评估之中，局部求SSIM指数
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2023-12-10 08:46:31
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图像相似算法直方图计算法 比如有图像A和图像B，分别计算两幅图像的直方图，HistA，HistB，然后计算两个直方图的归一化相关系数（巴氏距离，直方图相交距离）等等。 这种思想是基于简单的数学上的向量之间的差异来进行图像相似程度的度量，这种方法是目前用的比较多的一种方法，第一，直方图能够很好的归一化，比
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2024-01-03 06:33:21
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图像相似性评价指标SSIM/PSNR1.结构相似性指标SSIM1.1介绍结构相似性指标（英文：structural similarity index，SSIM index），是一种用以衡量两张数字图象相似性的指标。结构相似性在于衡量数字图像相邻像素的关联性，图像中相邻像素的关联性反映了实际场景中物体的结构信息。因此，在设计图像失真的衡量指标时，必须考虑结构性失真。SSIM指标于2004年提出1。但
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2023-11-20 16:10:00
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尺度不变特征变换匹配算法详解 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 1、SIFT综述 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe在1999年所发表，2004年完
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2024-08-27 17:39:21
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3、利用直方图判断两张图片的是否相似的方法就是，计算其直方图的重合程度即可。计算方法如下：其中gi和si是分别指两条曲线的第i个点。最后计算得出的结果就是就是其相似程度。不过，这种方法有一个明显的弱点，就是他是按照颜色的全局分布来看的，无法描述颜色的局部分布和色彩所处的位置。也就是假如一张图片以蓝色为主，内容是一片蓝天，而另外一张图片也是蓝色为主，但是内容却是妹子穿了蓝色裙子，那么这个算法也很可能
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2023-11-21 10:36:57
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实现图像相似度的方法可以通过比较图像的特征来判断它们的相似度。在Python中，可以使用一些库和算法来实现这个功能。下面是详细的步骤以及每一步所需的代码和注释。
## 1. 导入必要的库
首先，我们需要导入一些必要的库来处理图像。在这个例子中，我们将使用PIL库来读取和处理图像，以及numpy库来进行数值计算。
```python
from PIL import Image
import n
原创
2024-01-02 09:24:18
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什么是图像相似性度量？图像相似性度量是测量两幅图像的相似程度。这个定义看起来没有做什么解释，实际上图像相似性度量就像它的名字一样容易理解，通过度量的方式测度两幅图像到底有多么一样。相似性度量能做什么？从自顶向下的思维出发，研究完what is it ? 就该what can it do ?目前学术中最常用的场景是做目标追踪、位置获取，在一些算法如blobTracking，Meanshift，Cam
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2023-09-05 13:14:33
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# Python图像相似度的科普
在现代科技中，图像处理与计算机视觉的应用越来越广泛，而图像相似度的计算是其中一个核心议题。图像相似度可以帮助我们在许多场合进行有效的图像检索、二次创作等工作。本文将介绍如何使用Python计算图像的相似度，并提供示例代码，帮助大家更好地理解这一概念。
## 什么是图像相似度？
图像相似度是指两幅图像在视觉和内容上的相似程度。通常，图像之间的相似度可以通过不同
原创
2024-10-25 05:36:10
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OpenCV 学习笔记（模板匹配）模板匹配是在一幅图像中寻找一个特定目标的方法之一。这种方法的原理非常简单，遍历图像中的每一个可能的位置，比较各处与模板是否“相似”，当相似度足够高时，就认为找到了我们的目标。在 OpenCV 中，提供了相应的函数完成这个操作。matchTemplate 函数：在模板和输入图像之间寻找匹配,获得匹配结果图像 minMaxLoc 函数：在
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2023-10-31 13:14:04
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无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。计算图片相似度的应用很广泛，如google、baidu、360等搜索引擎以图搜图的功能就是其典型应用相似图像去重一般分为如下两个步骤 1、图像特征表达的提取 2、图像之间相似度计算两个主要步骤。对于图像特征表达的提取，常见的手工设计特征有颜色、纹理、HO
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2023-11-12 10:52:41
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图像匹配是指：通过一定的匹配算法在两幅或多幅图像之间识别同名点。图像匹配主要可分为以灰度为基础的匹配和以特征为基础的匹配。模版匹配：基于像素的匹配，用来在一副大图中搜寻查找模版图像位置的方法。和 2D 卷积一样，它也是用模板图像在输入图像（大图）上滑动，并在每一个位置对模板图像和与其对应的输入图像的子区域进行比较。OpenCV 提供了几种不同的比较方法。返回的结果是一个灰度图像，每一个像素值表示了
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2023-11-10 09:14:43
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一。基本概念 图像相似度计算就是对两幅图片之间内容的相似程度进行打分，根据分数的高低来判断图像内容的相似程度，这也是图像分类的基础。如下面这幅图像的两位人头虎身兽，用不同的算法进行相似度计算，相似度在60%~87%之间~~ 二。算法总结计算图像相似度的算法有很多，常见的有以下几种：1。基于直方图。直方图能够描述一幅图像中颜色的全局分布，是一种入门级的图像相似度计算方法。该算法计算过程
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2023-12-11 12:36:26
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文章目录一、SIFT综述二、感知哈希算法(perceptua
原创
2018-12-03 20:57:02
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说明：这篇是写使用百度人脸识别API进行人脸相似度识别对比，如 给两个人物照片，判断是否是同一个人。简单的4步完成。1，获取百度人脸识别API的API Key和Secret Key。(10分钟内完成)使用百度账号登录百度AI平台，网址：http://ai.baidu.com/tech/face， 若没有直接注册一个账号。登录后需要点击“创建应用”填写命名一下，完成后返回，点击“管理应用”，就可以看
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2023-07-28 11:11:12
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