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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2015-05-19 23:45:15
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一、算法原理步骤将图片转化为8*8的缩略图，根据算法得到这64个像素的哈希值，一次比较两幅图的哈希值，哈希值不一样 count++，若count>=10则不相似，count<=5为最相似（下面的代码中我把哈希值相同的进行count++操作，count越大则相似度越大）步骤：1.将图片缩小为8*8的尺寸2.将小图片变为灰度图像3.计算每个像素的灰度平均值4.与平均值进行比较，大于等于为
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
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
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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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2023-10-06 19:02:18
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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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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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2015-05-19 19:25:53
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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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2015-05-19 23:43:49
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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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2023-10-07 12:58:00
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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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2023-07-28 19:17:02
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大家来找茬这个游戏，你一定不会陌生吧，玩法很简单：只要把两幅图片中不相同的地方用鼠标左键单击即可。每关设有5处茬点，找出当前图片的所有茬就能顺利进入下一张图片，直到各关所有的图片茬点都按时找到。虽然规则简单，要快速找出两张相似度极高的图片之间的差异，还真的不是一件简单的事情呢，想要玩得好，当然得要有神器相助。Beyond Compare是一款功能强大的比较工具，它可以执行多种类型的比较任务，例如：
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2023-08-29 07:55:32
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计算图片的相似度方法1 + hash_img计算方法1、图片缩放为10×10（缩放比例因图片大小而异） 2、读取每一点灰度化后的像素 3、计算每一行的像素平均值 4、生成特征序列。 把每一点的像素与所在行的像素平均值作比较如果大于像素平均值，则特征序列+‘1’，反之**+‘0’**最后得到的特征序列，是由 1 和 0 组成的字符串(如：11001101101111001)5、对比两张图片的特征序列
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2023-09-21 15:19:05
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前言本来想自己写一篇总结图像相似hash算法，无意之中看到一篇博客真的是总结地很精妙。感觉自己远远不及，于是转载过来并添以补充代码实现。 度量两张图片的相似度有许多算法，本文讲介绍工程领域中最常用的图片相似度算法之一——Hash算法。Hash算法准确的说有三种，分别为平均哈希算法(aHash)、感知哈希算法你(pHash)和差异哈哈希算法(dHash)。 三种Hash算法都是通过获取图片的has
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2023-10-03 12:18:07
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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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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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2023-08-21 19:53:44
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可以使用图像处理软件或者编程语言进行相似度对比。常用的指标有： 1. 均方误差（MSE）：计算每个像素的差异，再求平均值。公式：MSE = 1/nΣ(i=1,n)(I1(i)-I2(i))^2，其中I1和I2是两张图片对应像素的灰度值，n是像素数量。MSE越小，表示图片越相似。 2. 结构相似度指标（SSIM）：考虑到人眼对于
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2023-07-28 09:11:57
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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://
- 利用直方图距离计算图片相似度 利用下图公式进行计算 其中，G和S为两张图片的图像颜色分布直方图，N为颜色空间样点数。 这里使用分块的方法计算相似度，用以提高各部分的特征，防止图片颜色相似导致计算的相似度高。- 利用平均哈希算法计算图片相似度 步骤：缩放图片：一般大小为8*8，64个像素值简化色彩，转化为灰度图：可以使用Image的convert(‘L’)方法计算平均值：计算出灰度图所有像素点的
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2023-06-30 21:01:12
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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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2023-06-29 09:55:51
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import cv2import numpy as np#原文：javascript:void(0)# 均值哈希算法def aHash(img): # 缩放为8*8 img = cv2.resize(img, (8, 8)) # 转换为灰度图 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # s为像素和初值为0，hash_s
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2020-02-13 11:46:00
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