检查图像与OpenCV的相似性

发布时间：2020-12-14 03:26:34 所属栏目：大数据来源：网络整理

导读：OpenCV支持两个图像的比较，返回一些值(也许百分比)，指示这些图像是多么相似？例如。如果相同的图像被传递两次，则将返回100％，如果图像完全不同，则将返回0％。我已经在StackOverflow上阅读了很多类似的主题。我也做了一些谷歌。可悲的是，我不能提出满

OpenCV支持两个图像的比较，返回一些值(也许百分比)，指示这些图像是多么相似？例如。如果相同的图像被传递两次，则将返回100％，如果图像完全不同，则将返回0％。

我已经在StackOverflow上阅读了很多类似的主题。我也做了一些谷歌。可悲的是，我不能提出满意的答案。

解决方法

这是一个非常巨大的话题，从3行代码到整个研究杂志的答案。

我将概述最常见的这种技术及其结果。

?比较直方图

一个最简单的&最快的方法。几十年前作为寻找图片相似性的手段。这个想法是，一个森林会有很多绿色，一个人的脸很多粉红色，或什么。所以，如果你比较两张图片与森林，你会得到一些直方图之间的相似性，因为你有很多的绿色。

Downside: it is too simplistic. A banana and a beach will look the same,as both are yellow.

OpenCV method: compareHist()

模板匹配

一个很好的例子在这里matchTemplate finding good match.它卷积搜索图像与正在搜索的。它通常用于在较大的图像中找到较小的图像部分。

Downsides: It only returns good results with identical images,same size & orientation.
OpenCV method: matchTemplate()

功能匹配

被认为是进行图像搜索的最有效的方法之一。从图像中提取多个特征，以确保即使旋转/缩放/倾斜也将再次识别相同特征的方式。以这种方式提取的特征可以与其他图像特征集匹配。在第一个特征中具有高比例的特征的另一个图像最可能描绘相同的对象/场景。它可以用于找到图像之间的拍摄角度或重叠量的相对差异。

There are a number of OpenCV tutorials/samples on this,and a nice video 07001. A whole OpenCV module (features2d) is dedicated to it.
Downsides: It may be slow. It is not perfect.

>您可以在这里找到更详细的信息和其他类似的技术：http://answers.opencv.org/question/877/how-to-match-2-hog-for-object-detection/#882

（编辑：李大同）

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