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opEnCv图像相似度中心矩法

图像相似度计算之哈希值方法OpenCV实现分类: OpenCV Image Processing 2014-12-25 21:27 180人阅读 评论(0) 收藏 举报感知哈希算法(perceptual hash algorithm),它的作用是对每张图像生成一个“指纹”(fingerprint)字符串,然后比

//计算直方图,并用图片显示出来直方图结果图像; double compare_image(IplImage *image1,IplImage *image2){ int size=256; float range[]={0,255}; float* ranges[]={range}; double binnum[256]={0}; CvHistogram* hist1=cvCreateHist(1,&

OPENCV里就有.安装后,DATA目录下,haarcascades目录下,haarcascade_frontalface_default.xml就不错.这是人脸识别的数据. 用法请根据这个文件名找吧,记得就是调用OPENCV里的某个函数(C++),用这个文件名和图作参数,返

Kd-Tree(Kd树).Kd-Tree,即K-dimensional tree,是一种高维索引树形数据结构,常用于在大规模的高维数据空间进行最近邻查找(Nearest Neighbor)和近似最近邻查找(Approximate Nearest Neighbor),例如图像检索和识别中的高维图像

这个用不着SURF.只需要聚色彩就可以了.芬达主要由橙色与黑色组成.只需要按橙色与黑色设计两个向量指标,立刻就可以看出来,只有芬达同时符合这两个峰值.你显然没有做过数据处理的经验.这个东西.甚至用不着opencv的核心功能.只需要用它的图像采集然后处理一下图像就可以了.当然芬达是一个对象.你还需要将对象与背景分享出来.这个时候,可以使用一些类似人脸识别的算法.但是换作是我自己.显然不会这样做.我只需要计算颜色距离相似度.把相似的颜色自动分成区域.然后计算区域的重心与离散度.就可以轻松分离出哪些区域是背景,哪些是对象.

Hu不变矩.这个百度更详细.注意的一点事对于Hu不变矩的选择不变性有争议.

图上的圆圈是你的程序画上的.你画了几个圆圈,自己统计一下不就可以了吗.cvHaarDetectObjects()返回的就是脸个数.

要计算图像的相似度,肯定是要找出图像的特征.这样跟你描述一个人的面貌:国字脸,浓眉,双眼皮,直鼻梁,大而厚的嘴唇.Ok,这些特征决定了这个人跟你的同事、朋友、家人是不是有点像.图像也一样,要计算相似度,必须抽象出一些特征比如蓝天白云绿草.常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征等.颜色特征的算是最常用的,在其中又分为直方图、颜色集、颜色矩、聚合向量和相关图等.直方图能够描述一幅图像中颜色的全局分布,而且容易理解和实现,所以入门级的图像相似度计算都是使用它的;作为一篇示例性的“浅尝辄止”的文章,我们也不例外.

SIFT匹配(Scale-invariant feature transform,尺度不变特征转换)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

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