随笔分类 - 计算两图相似性
摘要：1、简介 aHash：平均值哈希。速度比较快，但是常常不太精确。pHash：感知哈希。精确度比较高，但是速度方面较差一些。dHash：差异值哈希。精确度较高， 均值哈希算法、差值哈希算法和感知哈希算法都是值越小，相似度越高，取值为0-64，即汉明距离中，64位的hash值有多少不同。三直方图和单通道
阅读全文
摘要：1、简介 GitHub：https://github.com/whtsky/pixelmatch-py 2、代码 测试图片点击进行下载：Image from PIL import Image from pixelmatch.contrib.PIL import pixelmatch img_a =
阅读全文
摘要：1、简介 利用直方图计算图片的相似度时，是按照颜色的全局分布情况来看待的， 无法对局部的色彩进行分析，同一张图片如果转化成为灰度图时，在计算其直方图时差距就更大了。 对于灰度图可以将图片进行等分，然后在计算图片的相似度。 2、代码 测试图片点击进行下载：Image from PIL import I
阅读全文
摘要：1、简介 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。 2、代码 测试图片点击进行下载：Image from PIL import Image from numpy import average, dot, linalg # 对图片进行统一化处理 def get_thum
阅读全文
摘要：1、简介 通过计算两个图片的互信息来表征他们之间的相似度，如果两张图片尺寸相同，还是能在一定程度上表征两张图片的相似性的。 但是，大部分情况下图片的尺寸不相同，如果把两张图片尺寸调成相同的话，又会让原来很多的信息丢失，所以很难把握。 经过实际验证，此种方法的确很难把握。 2、代码示例 测试图片点击进
阅读全文
摘要：1、简介 SSIM：值越接近1，图像越相似 PSNR：PSNR越大说明失真越少，生成图像的质量越好 MSE：MSE值越小，图像越相似 2、代码示例 测试图片点击进行下载：Image # -*- coding:UTF-8 -*- from skimage.metrics import structur
阅读全文
