图像相似度算法
图像检索中类似度度量公式：各种距离（1）
图像检索中类似度度量公式：各种距离（1）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须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。
因此须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⾮常⼤的影响。
提取的视觉特征⼤都能够表⽰成向量的形式，其实，经常使⽤的相似度度量⽅法都是向量空间模型。
也就是把视觉特征看作是向量空间中的点，通过计算两个点之间的接近程度来衡量图像特征间的相似度。
经常使⽤的度量⽅法：街区距离、欧式距离、⽆穷范数、直⽅图相交、⼆次式距离、马⽒距离、EMD距离等等。
⾸先介绍下经常使⽤的距离：1. 欧⽒距离(EuclideanDistance)欧⽒距离是最易于理解的⼀种距离计算⽅法，源⾃欧⽒空间中两点间的距离公式。
(1)⼆维平⾯上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧⽒距离：(2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧⽒距离：(3)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的欧⽒距离： 也能够⽤表⽰成向量运算的形式：(4)Matlab计算欧⽒距离Matlab计算距离主要使⽤pdist函数。
若X是⼀个M×N的矩阵，则pdist(X)将X矩阵M⾏的每⼀⾏作为⼀个N维向量。
然后计算这M个向量两两间的距离。
样例：计算向量(0,0)、(1,0)、(0,2)两两间的欧式距离：<span style="font-size:18px;">X= [0 0 ; 1 0 ; 0 2]D= pdist(X,'euclidean')结果：D=1.00002.0000 2.2361</span><span style="font-size:18px; font-family: Arial; background-color: rgb(255, 255, 255);"> </span>2. 曼哈顿距离(ManhattanDistance)从名字就能够猜出这样的距离的计算⽅法了。
人脸识别算法 欧氏距离 余弦相似度
人脸识别算法欧氏距离余弦相似度一、人脸识别算法的基本原理人脸识别算法是一种利用人脸特征信息进行身份识别的技术。
它主要通过采集图像或视频中的人脸信息，然后提取特征并对比库中已存在的人脸信息，最终确定身份的一种技术手段。
在人脸识别算法中，欧氏距离和余弦相似度是两种常用的相似度计算方法。
在我们深入讨论这两种方法之前，我们需要先了解一下它们的基本原理。
欧氏距离是一种用于度量向量之间的距离的方法，其计算公式为：d(x, y) = √((x1 - y1)² + (x2 - y2)² + ... + (xn - yn)²) 。
在人脸识别算法中，常用欧氏距离来度量两张人脸图像之间的相似度，即通过比较特征向量之间的欧氏距离来识别身份。
与欧氏距离相似，余弦相似度也是一种用于度量向量之间的相似度的方法，其计算公式为：sim(x, y) = (x·y) / (‖x‖·‖y‖)，其中x和y分别为两个向量。
在人脸识别算法中，余弦相似度常用于比较两个特征向量之间的夹角，来度量它们之间的相似度。
二、人脸识别算法中的欧氏距离应用在人脸识别算法中，欧氏距离常被用于度量两张人脸图像之间的相似度。
通过将人脸图像转化为特征向量，并使用欧氏距离来比较这些向量之间的距离，来确定是否为同一人。
举例来说，当系统需要识别一个人脸时，它首先会将该人脸图像提取特征并转化为特征向量，然后与存储在数据库中的特征向量进行比较。
通过计算欧氏距离，系统可以得出两个特征向量之间的距离，从而确定该人脸是否为已知身份。
三、人脸识别算法中的余弦相似度应用除了欧氏距离外，余弦相似度在人脸识别算法中也有着广泛的应用。
与欧氏距离不同，余弦相似度更侧重于计算两个向量之间的夹角，而非距离。
在人脸识别算法中，余弦相似度被用来比较两个特征向量之间的夹角，通过夹角的大小来确定它们之间的相似度。
这种方法能够更好地捕捉到特征向量之间的方向性信息，从而提高识别的准确性。
Opencvpython图像处理-图像相似度计算
Opencvpython图像处理-图像相似度计算⼀、相关概念1. ⼀般我们⼈区分谁是谁，给物品分类，都是通过各种特征去辨别的，⽐如⿊长直、⼤⽩腿、樱桃唇、⽠⼦脸。
王⿇⼦脸上有⿇⼦，隔壁⽼王和⼉⼦很像，但是⼉⼦下巴涨了⼀颗痣和他妈⼀模⼀样，让你确定这是你⼉⼦。
还有其他物品、什么桌⼦带腿、镜⼦反光能在⾥⾯倒影出东西，各种各样的特征，我们通过学习、归纳，⾃然⽽然能够很快识别分类出新物品。
⽽没有学习训练过的机器就没办法了。
2. 但是图像是⼀个个像素点组成的，我们就可以通过不同图像之间这些差异性就判断两个图的相似度了。
其中颜⾊特征是最常⽤的，（其余常⽤的特征还有纹理特征、形状特征和空间关系特征等）其中⼜分为直⽅图颜⾊集颜⾊矩聚合向量相关图1、直⽅图在Python中利⽤opencv中的calcHist()⽅法获取其直⽅图数据，返回的结果是⼀个列表，使⽤matplotlib，画出了这两张图的直⽅图数据图import cv2import numpyfrom matplotlib import pyplotif __name__ == '__main__':imgobj1 = cv2.imread('pho.jpg')imgobj2 = cv2.imread('ph1.jpg')hist1 = cv2.calcHist([imgobj1], [0], None, [256], [0.0, 255.0])hist2 = cv2.calcHist([imgobj2], [0], None, [256], [0.0, 255.0])pyplot.plot(range(256), hist1, 'r')pyplot.plot(range(256), hist2, 'b')pyplot.show()cv2.imshow('img1',imgobj1)cv2.imshow('img2',imgobj2)cv2.waitKey(0)1.2 灰度图及作⽤- 灰度图是只含有⿊⽩颜⾊，和0~255亮度等级的图⽚。
信号相似度检测算法
信号相似度检测算法一、引言在现代技术发展中，信号处理是一个重要的领域，它涉及到声音、图像、视频等各种类型的信号。
信号相似度检测算法是信号处理中的一个核心问题，它可以用于音频、图像、视频等信号的比较和匹配，为我们提供各种应用场景下的便利。
信号相似度检测算法的基本原理是通过计算信号之间的相似性来判断它们是否相似。
在具体实现中，可以采用不同的数学模型和算法来计算信号之间的相似度。
1. 音频信号相似度检测算法对于音频信号，可以采用MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）特征提取方法来计算信号的特征向量，然后通过计算两个特征向量之间的距离来判断音频信号的相似性。
常用的距离计算方法有欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
2. 图像信号相似度检测算法对于图像信号，可以采用感知哈希算法来计算图像的哈希值，然后通过比较两个图像的哈希值的汉明距离来判断图像的相似性。
此外，还可以采用结构相似性(SSIM)指数来计算图像之间的相似度。
3. 视频信号相似度检测算法对于视频信号，可以将视频拆分成一系列的帧，然后对每一帧进行图像信号相似度检测算法的计算，最后综合考虑各帧之间的相似度来判断视频的相似性。
三、信号相似度检测算法的应用场景信号相似度检测算法在多个领域都有广泛的应用。
1. 声音识别通过对音频信号进行相似度检测，可以实现声音识别，例如语音识别、音乐识别等。
在智能音箱、智能手机等设备中，我们可以利用相似度检测算法来实现语音指令的识别，从而实现智能化操作。
2. 图像搜索通过对图像信号进行相似度检测，可以实现图像搜索，例如在搜索引擎中上传一张图片，系统可以通过相似度检测算法找到与之相似的图片，为用户提供更准确和多样化的搜索结果。
3. 视频监控通过对视频信号进行相似度检测，可以实现视频监控中的目标追踪和行为识别。
通过判断视频信号的相似性，我们可以及时发现异常行为或者追踪目标，为安全防护和犯罪侦查提供帮助。
OpenCV实战（1）——图像相似度算法（比对像素方差，感知哈希算法，模板匹配（OCR数字。。。
OpenCV实战（1）——图像相似度算法（⽐对像素⽅差，感知哈希算法，模板匹配（OCR数字。
如果需要处理的原图及代码，请移步⼩编的GitHub地址 传送门： 如果点击有误：https:///LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 最近⼀段时间学习并做的都是对图像进⾏处理，其实⾃⼰也是新⼿，各种尝试，所以我这个门外汉想总结⼀下⾃⼰学习的东西，图像处理的流程。
但是动起笔来想总结，⼀下却不知道⾃⼰要写什么，那就把⾃⼰做过的相似图⽚搜索的流程整理⼀下，想到什么说什么吧。
⼀：图⽚相似度算法（对像素求⽅差并⽐对）的学习1.1 算法逻辑1.1.1 缩放图⽚ 将需要处理的图⽚所放到指定尺⼨，缩放后图⽚⼤⼩由图⽚的信息量和复杂度决定。
譬如，⼀些简单的图标之类图像包含的信息量少，复杂度低，可以缩放⼩⼀点。
风景等复杂场景信息量⼤，复杂度⾼就不能缩放太⼩，容易丢失重要信息。
根据⾃⼰需求，弹性的缩放。
在效率和准确度之间维持平衡。
1.1.2 灰度处理 通常对⽐图像相似度和颜⾊关系不是很⼤，所以处理为灰度图，减少后期计算的复杂度。
如果有特殊需求则保留图像⾊彩。
1.1.3 计算平均值 此处开始，与传统的哈希算法不同：分别依次计算图像每⾏像素点的平均值，记录每⾏像素点的平均值。
每⼀个平均值对应着⼀⾏的特征。
1.1.4 计算⽅差 对得到的所有平均值进⾏计算⽅差，得到的⽅差就是图像的特征值。
⽅差可以很好的反应每⾏像素特征的波动，既记录了图⽚的主要信息。
1.1.5 ⽐较⽅差 经过上⾯的计算之后，每张图都会⽣成⼀个特征值（⽅差）。
到此，⽐较图像相似度就是⽐较图像⽣成⽅差的接近成程度。
⼀组数据⽅差的⼤⼩可以判断稳定性，多组数据⽅差的接近程度可以反应数据波动的接近程度。
我们不关注⽅差的⼤⼩，只关注两个⽅差的差值的⼤⼩。
⽅差差值越⼩图像越相似！1.2 代码：import cv2import matplotlib.pyplot as plt#计算⽅差def getss(list):#计算平均值avg=sum(list)/len(list)#定义⽅差变量ss，初值为0ss=0#计算⽅差for l in list:ss+=(l-avg)*(l-avg)/len(list)#返回⽅差return ss#获取每⾏像素平均值def getdiff(img):#定义边长Sidelength=30#缩放图像img=cv2.resize(img,(Sidelength,Sidelength),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)#灰度处理gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#avglist列表保存每⾏像素平均值avglist=[]#计算每⾏均值，保存到avglist列表for i in range(Sidelength):avg=sum(gray[i])/len(gray[i])avglist.append(avg)#返回avglist平均值return avglist#读取测试图⽚img1=cv2.imread("james.jpg")diff1=getdiff(img1)print('img1:',getss(diff1))#读取测试图⽚img11=cv2.imread("durant.jpg")diff11=getdiff(img11)print('img11:',getss(diff11))ss1=getss(diff1)ss2=getss(diff11)print("两张照⽚的⽅差为：%s"%(abs(ss1-ss2))) x=range(30)plt.figure("avg")plt.plot(x,diff1,marker="*",label="$jiames$") plt.plot(x,diff11,marker="*",label="$durant$") plt.title("avg")plt.legend()plt.show()cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows() 两张原图： 图像结果如下：img1: 357.03162469135805img11: 202.56193703703704两张照⽚的⽅差为：154.469687654321 实验环境开始设置了图⽚像素值，⽽且进⾏灰度化处理，此⽅法⽐对图像相似对不同的图⽚⽅差很⼤，结果很明显，但是对⽐⽐较相似，特别相似的图⽚不适应。
利用计算机视觉进行图像搜索与相似度匹配的实践方法
利用计算机视觉进行图像搜索与相似度匹配的实践方法随着计算机视觉技术的飞速发展，图像搜索和相似度匹配在各个领域得到了广泛应用。
利用计算机视觉进行图像搜索和相似度匹配可以帮助人们更快速、准确地找到自己感兴趣的图像，并且对于商业领域的产品推荐、版权保护等方面也具有重要意义。
本文将介绍利用计算机视觉进行图像搜索与相似度匹配的实践方法。
首先，图像搜索是指根据用户输入的关键词，在大规模的图像数据库中找到与关键词相关的图像。
图像搜索可以分为基于文本的搜索和基于图像内容的搜索两种方式。
基于文本的搜索方法是通过将图像与关键词相关的文本信息进行关联，从而实现图像搜索。
一种常见的方法是利用图像的标签信息，并通过词袋模型将关键词与图像进行匹配。
这种方法的优点是实现简单，但也存在标签质量不高、语义不明确等问题。
而基于图像内容的搜索方法则是通过分析图像的视觉特征，从而实现对图像的搜索。
图像的视觉特征包括颜色、纹理、形状、边缘等信息。
常用的方法有颜色直方图、SIFT特征、SURF特征等。
这些特征可以用来度量图像之间的相似度，从而实现图像搜索和相似度匹配。
接下来，相似度匹配是指在给定一个查询图像的情况下，在图像数据库中找到与查询图像最相似的图像。
相似度匹配的目标是找到与查询图像在内容和结构上最类似的图像。
常用的相似度匹配方法有两种：基于特征的方法和基于深度学习的方法。
基于特征的方法利用图像的局部特征描述符进行相似度度量，如SIFT特征、SURF特征等。
通过计算两个图像之间的特征相似度，我们可以得到它们的相似程度。
而基于深度学习的方法则是利用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型将图像映射到特征空间中，通过计算特征空间中图像之间的距离来度量相似程度。
深度学习方法具有更强的表达能力和更准确的匹配效果，但需要更大量的数据和更高的计算资源支持。
在实践中，我们可以利用开源的计算机视觉工具和库来实现图像搜索和相似度匹配。
例如，OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和特征提取方法。
图像相似度计算算法分析
图像相似度计算算法分析作者：王朝卿沈小林李磊来源：《现代电子技术》2019年第09期摘 ;要：针对灰度直方图提取算法在计算图像相似度时，受颜色分布等外界因素干扰较大的问题，提出基于特征点匹配的SIFT算法。
其可通过构建尺度空间提取特征关键点，求解匹配度来弥补传统算法在计算图像相似度时的局限性。
实验结果表明，相比于传统算法，SIFT 算法能够通过匹配更多的特征点，从而更好地计算图像的相似度;对于一组相似图片，通过SIFT算法能提取出308个特征点，图片相似度可达63%。
关键词：图像识别; 图像相似度; 灰度直方图; 特征点匹配; 关键点; 尺度空间中图分类号： TN911.73⁃34; TP391.4 ; ; ; ; ; ; ; ; ;文献标识码： A ; ; ; ; ; ; ; ; 文章编号：1004⁃373X（2019）09⁃0031⁃04Analysis on image similarity calculation algorithmWANG Chaoqing1， SHEN Xiaolin1， LI Lei2（1. School of Electrical and Control Engineering， North University of China， Taiyuan 030051， China;2. School of Software Engineering， University of Science and Technology of China， Hefei 230000， China）Abstract： A SIFT algorithm based on feature point matching is proposed to solve the problem that the gray histogram extraction algorithm is heavily disturbed by external factors such as color distribution while calculating image similarity. It can make up for the limitation of traditional algorithm in calculating image similarity by constructing scale space， extracting feature key points and solving matching degree. The experimental results show that， in comparison with the traditional algorithm， the SIFT algorithm can accurately calculate the image similarity by means of matching more feature points; can extract 308 feature points for a group of similar images， and the image similarity can reach up to 63%.Keywords： image identification; image similarity; gray histogram; feature point matching; key point; scale space0 ;引 ;言隨着计算机技术的不断进步，图像识别技术也得到飞速发展，并广泛应用于国防科技、交通等领域中[1⁃3]。
真假目标红外图像相似度检测算法
真假 目标红外 图像相似度检 测算法
张 健 ，毛． －７ ，赵保 军 ，王 靖
（ ． 京理工大学 电子 工程 系 ，北京 １０ ８ ；２ １北 ０ ０ １ ．北京工程装备系统工程研究所 ，北京 １０ ９ ０ ０ ３）
摘要 ：本文提 出 了真 、假 目标红外 图像相似性定量 的计算 方法。该方法应用小波变换将真 、假 目标的红外 图像分 解 为不用层 次的子图像 ；利用 Ｈ ｒｉ角点检测算子提取 不用层 次子图像 的特征点 ，构成特征点集 ；并利用 改进的 ａｒ ｓ Ｈａｓｏｆ距 离计 算 出特征 点集之 间的 Ｈ ｕｄ ｒ 距 离。该距 离越 小说明真 、假 目标的红外 图像越相似 ，也就说 明 ｕｄ ｒｆ ａ ｓｏｆ ｆ 假 目标 的红外示假效 果越好 。实验 结果证明该算法能客观准确 的计 算出真 、假 目标红外图像的相似度 ，计算过程
Ｚ ＨＡＮＧ Ｊａ ，ＭＡ Ｅ －ｅ，Ｚ ｉｎ Ｏ ｒｋ ＨＡＯ Ｂａ － ｎ ， ｏｊ ｕ Ｇ ｎ Ｊ ｇ ｉ
（ ． ｐ ｒ ｎ ｌ ｔ ｎｃ ｎ ｉｅｒ ｇ Ｂ Ｏｎ ｓｉ ｔ ｏ ｅｈ ｏｏｙ Ｂ Ｏｎ ０ ０ １Ｃ ｉ ； １Ｄｅａｔ ｔｆＥｅ ｒ ｉＥ ｇｎｅｉ ， ｅ＇ｇＩ ｔｕｅ ｆＴｃ ｎ ｌｇ ， ｅ ｉ １ ０ ８ ， ｈｎ ｍｅ ｏ ｃ ｏ ｎ ｉ ｎ ｔ ｇ ａ ２ Ｓｓ ｍｓ ｎ ｉｅｒ ｇＲ ｓａｃ ｓｉ ｔ Ｅ ｇｎ ｅｉ ｕ ｍ ｎ ｅ＇ｇ Ｂ Ｏｎ ０ ０ ３ Ｃ ｉ ．ｙ ｔ ｇｎｅｉ ｅｅｒｈ ｎｔｕｅ ｆ ｎ ｉｅｒ ｇ ｅ Ｅ ｎ Ｉ ｔ ｏ ｎ ｉ ｅ ｔ ｏｎ ， ｅ＇ｇ １０ ９ ， ｈｎ ｐ Ｂ ｉ ｉ ａ）
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图像相似度算法
图像相似度算法是一种利用大量测量细节来评估两个不同图像
之间相似度的方法。
近来，在计算机视觉技术发展迅速的今天，图像相似度算法受到了投资者高度关注，被广泛应用于各个领域。
图像相似度算法是一种数据挖掘技术，可以用来检测和识别图片中的内容。
它可以从大量的图像中检测出相似的图像，从而减少人类手工标注的工作量。
图像相似度算法不仅可以应用于图像分类，搜索，还可以用来检测和跟踪图像中的对象，提取图像中的信息等等。
图像相似度算法通常使用图像处理技术和机器学习技术来计算
图像之间的相似度。
它通常会使用一系列不同的技术，例如：形状、纹理、颜色等特征，来提取图像中的关键特征，并计算图像之间的差异。
图像相似度算法可以用来提高图像识别率，从而提高系统的准确性。
图像相似度算法还具有很多优点，例如：可以进行实时处理，检测出图像中存在的变化，更为精确地找出图像相似度，更好地识别图像，提高系统的可靠性和准确性等等。
此外，它还可以与大数据，人工智能等技术结合，进行更深入的图像分析。
图像相似度算法未来应用的前景非常广阔，在无人驾驶，智能家居，医疗技术等领域都可以被广泛地应用。
它可以用于识别复杂的图像，对图像内容进行分析和提取，用来做出更准确的决策和预测，并可以为机器学习和人工智能技术提供更加准确和可靠的数据。
因此，研发图像相似度算法在当今时代具有非常重要的意义，是
计算机视觉，人工智能发展的必要投资。
图像相似度算法的应用价值越来越体现在不同的领域，扮演着更加重要的角色，将为世界各地的技术带来更多便利和收益。