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我也做过类似的事情,通过使用 wavelet transform . 我的方法是选择最重要的 来自每个变换通道的系数,并记录其位置。这是通过根据abs(power)对(power,location)元组列表进行排序来完成的。相似的图像将共享相似性,因为它们在相同的位置具有显著的系数。
您可以在中找到我对上述内容的实现 mactorii ,不幸的是,我没有像我应该做的那样努力:-) 我的一些朋友使用的另一种方法效果出人意料地好,就是简单地将图像大小调整为4x4像素,并存储为您的签名。两幅图像的相似程度可以通过计算 Manhattan distance 在两幅图像之间,使用相应的像素。我没有他们如何执行调整大小的详细信息,因此您可能需要使用该任务可用的各种算法来找到合适的算法。 |
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SIFT 重新检测不同图像中的同一对象。它确实很强大,但相当复杂,可能有点过头了。如果图像应该非常相似,那么基于两个图像之间差异的一些简单参数可以告诉您很多信息。一些建议:
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我的实验室也需要解决这个问题,我们使用了Tensorflow。这里有一个 full app 可视化图像相似性的实现。 有关将图像矢量化以进行相似性计算的教程,请查看 this page
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它是一个命令行实用程序,使用感知度量比较两个图像。也就是说,它使用人类视觉系统的计算模型来确定两个图像在视觉上是否不同,因此忽略像素的微小变化。此外,它还大大减少了由于随机数生成、操作系统或机器体系结构差异而导致的误报次数。 |
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希望这有帮助! |
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一些图像识别软件解决方案实际上并不是纯粹基于算法,而是利用 神经网络 取而代之的是概念。退房 http://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_neural_network 即NeuronDotNet,其中还包括有趣的样本: http://neurondotnet.freehostia.com/index.html |
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使用Kohonen神经网络/自组织映射进行相关研究
更多学术系统(谷歌用于PicSOM)或更少学术系统
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计算大幅缩小版本(例如:6x6像素)像素颜色值差异的平方和效果很好。相同的图像产生0,相似的图像产生小数字,不同的图像产生大数字。 上面的其他人首先提出的闯入YUV的想法听起来很有趣——虽然我的想法很有效,但我希望我的图像被计算为“不同的”,以便产生正确的结果——即使是从色盲观察者的角度。 |
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关于分类的参数:
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根据需要的精确结果,您可以简单地将图像分为n x n像素块并进行分析。如果在第一个块中得到不同的结果,则无法停止处理,从而导致一些性能改进。 例如,为了分析正方形,您可以获得颜色值的总和。 |
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我发现这篇文章非常有助于解释它的工作原理: http://www.hackerfactor.com/blog/index.php?/archives/432-Looks-Like-It.html |
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您可以在两幅图像之间执行某种块匹配运动估计,并测量残差和运动矢量成本的总和(就像在视频编码器中一样)。这将补偿运动;对于奖励点,执行仿射变换运动估计(补偿缩放和拉伸等)。你也可以做重叠块或光流。 |
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作为第一步,您可以尝试使用颜色直方图。然而,你确实需要缩小你的问题范围。通用图像匹配是一个非常困难的问题。 |
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为参加讨论的时间较晚表示歉意。 我们甚至可以使用ORB方法来检测两幅图像之间的相似特征点。 http://scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/plot_orb.html 甚至openCV也直接实现了ORB。如果你想了解更多信息,请阅读下面的研究文章。 |
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关于这一点,在另一条线索中有一些很好的答案,但我想知道涉及光谱分析的东西是否可行?即,将图像分解为其相位和振幅信息,并进行比较。这可以避免一些与种植、转化和强度差异有关的问题。无论如何,这只是我的猜测,因为这似乎是一个有趣的问题。如果你搜索 http://scholar.google.com 我相信你能拿出几份关于这个的文件。 |
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Muhammad Umer · 为什么这个随机数猜谜游戏模拟产生5.8 4 月前 |
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Alisa Petrova · 在有向图中更改一对顶点以创建循环 5 月前 |
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D W · Python-将浮点数从2转换为10到100位小数 6 月前 |
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Bartol · 确定python龟图形中的角度 10 月前 |
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randomAlgo · 将弹簧设置为相同长度的成本最低 10 月前 |
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Fyodor · 在C中使用sin和cos计算数学表达式不正确? 11 月前 |
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Sergio · python中大量数字的乘法 11 月前 |