相似图片搜索原理揭秘 - 计算机是怎么知道两张图片相似的
图像相似度算法
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。
如何利用计算机视觉技术进行图像搜索
如何利用计算机视觉技术进行图像搜索随着互联网的迅速发展，图像数据在各个领域中都得到了广泛应用。
人们在日常生活中经常会遇到需要搜索与某个图像相似的其他图像的情况，这就需要利用计算机视觉技术进行图像搜索。
本文将介绍如何利用计算机视觉技术进行图像搜索。
一、图像搜索的基本原理图像搜索是指通过计算机视觉技术，将一个给定的查询图像与数据库中的其他图像进行比较，找出与查询图像最相似的图像。
图像搜索的基本原理包括以下几个步骤：1. 图像特征提取：首先需要提取图像的特征向量，常用的特征包括颜色、纹理、形状等。
这些特征可以通过计算图像的像素值、灰度直方图、纹理的梯度等来获取。
2. 相似度计算：通过比较查询图像与数据库中其他图像的特征向量，计算它们之间的相似度。
常用的相似度计算方法有欧氏距离、余弦相似度等。
3. 结果排序：根据相似度的大小，将数据库中的图像按照与查询图像的相似程度进行排序，从而得到最相似的图像。
二、基于深度学习的图像搜索技术近年来，深度学习技术的发展推动了图像搜索的进步。
利用深度学习技术进行图像搜索的主要方法是利用卷积神经网络（CNN）进行图像特征的提取。
1. 迁移学习：利用事先在大规模图像数据集上预训练好的卷积神经网络，将其作为特征提取器。
通过删除网络的输出层，只保留前面几层用于特征提取，然后将提取到的特征输入到一个分类器中进行图像搜索。
2. 端到端学习：直接训练一个卷积神经网络，使其能够将输入的图像映射到一个高维特征空间中。
然后，利用这个高维特征空间中的距离度量来计算图像的相似度，并进行图像搜索。
基于深度学习的图像搜索技术相比传统的图像搜索方法有很多优势，如更好的特征表示能力、更高的准确率等。
三、基于哈希编码的图像搜索技术哈希编码是一种将图像映射到二进制编码的方法，通过计算图像的哈希码，可以实现快速的图像搜索。
1. 局部哈希编码：将图像分割成多个小的图像块，然后对每个图像块计算其哈希码。
通过比较查询图像的哈希码与数据库中的图像的哈希码，可以找到相似的图像块，并进行图像搜索。
相似图片搜索原理
相似图片搜索原理
相似图片搜索是一种基于图像内容的检索技术，旨在根据输入的查询图像找到与其相似的其他图像。
其原理主要包括以下几个步骤：
1. 特征提取：通过计算图像的特征向量来描述其内容特征。
这些特征可以是局部的，如SIFT、SURF等，也可以是全局的，如颜色直方图、形状描述子等。
特征提取的目的是将图像从高维空间映射到低维向量空间，以便后续的相似度计算。
2. 相似度计算：通过比较查询图像的特征向量与数据库中其他图像的特征向量来计算它们之间的相似度。
常用的相似度度量方法包括欧氏距离、余弦相似度等。
相似度计算的目的是衡量两个图像之间在内容上的相似程度。
3. 数据库搜索：根据相似度计算的结果，将与查询图像最相似的图像从数据库中按照相似度排序进行检索。
对于大规模的数据库，可能会使用索引结构（如KD-Tree、局部敏感哈希等）
来加速搜索过程。
4. 结果展示：将检索得到的相似图像按照一定的规则展示给用户，通常会将这些图像以缩略图的形式呈现，并给出相似度的排名。
相似图片搜索的原理主要是通过提取图像的特征向量并比较相似度来实现的，并没有直接使用标题文字进行搜索。
相似图片
搜索可以在许多应用场景中发挥作用，如商品推荐、版权保护、图像鉴定等。
相似图像的检测方法
相似图像的检测方法一、哈希算法哈希算法可对每张图像生成一个“指纹”(fingerprint)字符串，然后比较不同图像的指纹。
结果越接近，就说明图像越相似。
常用的哈希算法有三种：1．均值哈希算法(ahash)均值哈希算法就是利用图片的低频信息。
将图片缩小至8*8，总共64个像素。
这一步的作用是去除图片的细节，只保留结构、明暗等基本信息，摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。
将缩小后的图片，转为64级灰度。
计算所有64个像素的灰度平均值，将每个像素的灰度，与平均值进行比较。
大于或等于平均值，记为1；小于平均值，记为0。
将上一步的比较结果，组合在一起，就构成了一个64位的整数，这就是这张图片的指纹。
均值哈希算法计算速度快，不受图片尺寸大小的影响，但是缺点就是对均值敏感，例如对图像进行伽马校正或直方图均衡就会影响均值，从而影响最终的hash值。
2．感知哈希算法(phash)感知哈希算法是一种比均值哈希算法更为健壮的算法，与均值哈希算法的区别在于感知哈希算法是通过DCT（离散余弦变换）来获取图片的低频信息。
先将图像缩小至32*32，并转化成灰度图像来简化DCT的计算量。
通过DCT变换，得到32*32的DCT系数矩阵，保留左上角的8*8的低频矩阵（这部分呈现了图片中的最低频率）。
再计算8*8矩阵的DCT的均值，然后将低频矩阵中大于等于DCT均值的设为”1”，小于DCT均值的设为“0”，组合在一起，就构成了一个64位的整数，组成了图像的指纹。
感知哈希算法能够避免伽马校正或颜色直方图被调整带来的影响。
对于变形程度在25%以内的图片也能精准识别。
3．差异值哈希算法(dhash)差异值哈希算法将图像收缩小至8*9，共72的像素点，然后把缩放后的图片转化为256阶的灰度图。
通过计算每行中相邻像素之间的差异，若左边的像素比右边的更亮，则记录为1，否则为0，共形成64个差异值，组成了图像的指纹。
相对于pHash，dHash的速度要快的多，相比aHash，dHash在效率几乎相同的情况下的效果要更好，它是基于渐变实现的。
算法 sim
算法 sim介绍在计算机科学和人工智能领域，算法 sim 是一种用于比较两个对象之间相似度的算法。
“sim” 是 similarity（相似度）的缩写。
算法 sim 在各种应用中被广泛使用，例如图像处理、自然语言处理、推荐系统等等。
本文将详细介绍算法 sim的原理、应用场景以及优缺点。
算法原理算法 sim 的原理是通过比较两个对象之间的特征和属性，计算它们之间的相似度。
相似度通常表示为一个介于0和1之间的数值，其中0表示完全不相似，1表示完全相同。
算法 sim 的核心思想是将对象转换为数学模型，然后利用不同的度量方式来计算相似度。
应用场景图像处理在图像处理领域，算法 sim 可以用来比较两张图片之间的相似程度。
可以通过比较颜色分布、纹理特征、边缘信息等来计算相似度。
这对于图片搜索、图片去重、图片分类等任务非常有用。
自然语言处理在自然语言处理领域，算法 sim 可以用来比较两段文字之间的相似度。
可以通过比较词频、词向量、语法结构等来计算相似度。
这对于文本匹配、语义理解、机器翻译等任务非常有用。
推荐系统在推荐系统中，算法 sim 可以用来比较用户的行为和偏好，从而为用户推荐相似的商品、文章或其他内容。
可以通过比较用户的历史行为、标签偏好、相似用户的行为等来计算相似度。
这对于提高推荐准确度、个性化推荐等任务非常有用。
算法优缺点优点•简单直观：算法 sim 的原理相对简单，易于理解和实现。
•通用性强：算法 sim 可以应用于各种领域和任务，具有广泛的适用性。
•高效性：算法 sim 的计算时间复杂度通常较低，可以在实时环境中使用。
缺点•特征选择：算法 sim 需要选择合适的特征来计算相似度，特征的选择对结果有较大影响，需要经验和领域知识。
•对象表示：算法 sim 需要将对象表示为数学模型，对于复杂的对象（如图像、自然语言）表示较困难，可能会引入信息损失。
•度量方式：算法 sim 的相似度度量方式需要根据具体情况选择合适的方法，没有一种通用的方式适用于所有情况。
如何利用计算机视觉技术进行图像检索和相似度匹配
如何利用计算机视觉技术进行图像检索和相似度匹配在科技迅猛发展的今天，计算机视觉技术已经逐渐渗透到我们的日常生活中，成为了一项强大的工具。
其中，图像检索和相似度匹配是计算机视觉技术的重要应用之一。
本文将为大家介绍如何利用计算机视觉技术实现图像检索和相似度匹配。
首先，让我们来了解图像检索的概念。
图像检索是指根据用户的输入，进行图像内容搜索和检索的过程。
通过图像检索技术，我们可以在大规模的图像库中快速、准确地找到与给定查询图像相似的图像。
图像检索可以应用于多个领域，如图像搜索引擎、反欺诈检测、图像鉴定等。
图像检索的关键是提取图像的特征向量。
特征向量是对图像进行数学表示的方式。
常用的图像特征包括颜色、纹理、形状等。
在图像检索中，我们需要将图像转化为特征向量，并将查询图像的特征向量与图像库中的图像特征向量进行相似度比较，从而找到相似的图像。
计算机视觉技术中最常用的特征提取方法之一是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。
CNN可以自动学习和提取图像的特征，具有较好的图像表示能力。
通过训练一个CNN模型，我们可以将图像输入模型中进行特征提取，并得到图像的特征向量。
除了特征提取，我们还需要考虑相似度度量的方法。
常用的相似度度量方法有欧式距离、余弦相似度等。
通过计算查询图像特征向量与图像库中图像特征向量之间的相似度，我们可以得到相似度的数值。
在进行图像检索时，我们还需要考虑图像库的规模。
当图像库规模很大时，直接计算查询图像与图像库中每个图像的相似度是非常耗时的。
为了加速相似度计算，常用的方法是使用基于索引的图像检索。
利用这种方法，我们可以将图像库中的图像进行特征向量索引，然后根据查询图像的特征向量在索引中进行快速搜索，以找到相似的图像。
除了图像检索，相似度匹配也是计算机视觉技术的重要应用之一。
相似度匹配是指在给定一个参考图像之后，找到与之最相似的目标图像。
相似度匹配可以应用于目标检测、人脸识别等领域。
机器学习应用案例：相似图像搜索引擎
机器学习应用案例：相似图像搜索引擎相似图像搜索引擎的应用案例导语：相似图像搜索引擎是一种基于机器学习算法的应用，它可以通过图像内容来搜索相关的图像。
这样的搜索引擎在各个领域都有着广泛的应用，如电子商务、艺术理解与检索等。
本文将详细介绍相似图像搜索引擎的工作原理和步骤，并列举几个经典的应用案例。
一、工作原理：相似图像搜索引擎的工作原理基于图像特征的提取和相似度计算，主要包括以下几个步骤：1. 数据收集：首先需要收集大量的图像数据作为建立搜索引擎的样本集。
这些图像可以通过网络爬虫等方式获取。
收集的图像应尽量多样化，包括不同的场景、主题等，以便提高搜索的准确性。
2. 特征提取：接下来需要对图像进行特征提取。
通常使用的特征有颜色直方图、纹理特征、形状特征等。
特征提取的目的是将图像内容转化为计算机可理解的数值表示，以便后续的相似度计算。
3. 特征存储：提取完图像的特征后，需要将这些特征进行存储，以便后续的搜索。
常见的特征存储方式包括基于数据库的存储、高维向量索引等。
4. 相似度计算：当用户输入一张图像进行搜索时，搜索引擎会将该图像提取特征，并通过相似度计算来寻找与输入图像最相似的图像。
常用的相似度计算方法有欧氏距离、余弦相似度等。
5. 搜索结果展示：最后，搜索引擎会将搜索得到的相似图像按照相似度排序，并展示给用户。
用户可以通过浏览搜索结果来寻找与输入图像相关的图像。
二、应用案例：1. 电子商务：相似图像搜索引擎在电子商务领域有着重要的应用。
它可以帮助用户在海量商品中找到与自己想要购买的商品最相似的商品。
用户可以输入一张感兴趣的商品图像，搜索引擎会返回与该商品相似的其他商品，从而提供给用户更多的选择。
2. 艺术理解与检索：相似图像搜索引擎在艺术领域也有着广泛的应用。
例如，用户可以上传一幅艺术作品的图像，搜索引擎可以返回与该作品风格相似的其他作品，以便用户对艺术作品进行更深入的理解和探索。
3. 医学影像诊断：医学影像诊断是另一个重要的应用领域。
图像相似度计算
图像相似度计算图像相似度计算主要用于对于两幅图像之间内容的相似程度进行打分，根据分数的高低来判断图像内容的相近程度。
可以用于计算机视觉中的检测跟踪中目标位置的获取，根据已有模板在图像中找到一个与之最接近的区域。
然后一直跟着。
已有的一些算法比如BlobTracking，Meanshift，Camshift，粒子滤波等等也都是需要这方面的理论去支撑。
还有一方面就是基于图像内容的图像检索，也就是通常说的以图检图。
比如给你某一个人在海量的图像数据库中罗列出与之最匹配的一些图像，当然这项技术可能也会这样做，将图像抽象为几个特征值，比如Trace变换，图像哈希或者Sift特征向量等等，来根据数据库中存得这些特征匹配再返回相应的图像来提高效率。
下面就一些自己看到过的算法进行一些算法原理和效果上的介绍。
(1)直方图匹配。
比如有图像A和图像B，分别计算两幅图像的直方图，HistA，HistB，然后计算两个直方图的归一化相关系数（巴氏距离，直方图相交距离）等等。
这种思想是基于简单的数学上的向量之间的差异来进行图像相似程度的度量，这种方法是目前用的比较多的一种方法，第一，直方图能够很好的归一化，比如通常的256个bin条的。
那么两幅分辨率不同的图像可以直接通过计算直方图来计算相似度很方便。
而且计算量比较小。
这种方法的缺点:1、直方图反映的是图像像素灰度值的概率分布，比如灰度值为200的像素有多少个，但是对于这些像素原来的位置在直方图中并没有体现，所以图像的骨架，也就是图像内部到底存在什么样的物体，形状是什么，每一块的灰度分布式什么样的这些在直方图信息中是被省略掉得。
那么造成的一个问题就是，比如一个上黑下白的图像和上白下黑的图像其直方图分布是一模一样的，其相似度为100%。
2、两幅图像之间的距离度量，采用的是巴氏距离或者归一化相关系数，这种用分析数学向量的方法去分析图像本身就是一个很不好的办法。
3、就信息量的道理来说，采用一个数值来判断两幅图像的相似程度本身就是一个信息压缩的过程，那么两个256个元素的向量（假定直方图有256个bin条）的距离用一个数值表示那么肯定就会存在不准确性。
【拍照搜索】一文了解「以图搜图」技术背后的原理及架构优化
【拍照搜索】一文了解「以图搜图」技术背后的原理及架构优化本文转载自知乎，作者：李习华https:///p/65306548当你看到一株未曾见过的植物，你可以打开百度APP，拍照搜索，找到相关信息；当你看到朋友穿了一件你特别喜欢的衣服，你也想买一件，你可以通过淘宝APP的拍立淘功能，找到商品；当你到达一个陌生的地方，你可以通过微信APP对着当地的街区或者建筑物拍一张照片，来定位你的详细位置。
这背后都是强大的以图搜图技术。
以图搜图技术发展了许多年，从早期以图搜图的精度不尽如人意，到后来基于以图搜图技术开发出非常多的改变用户行为和提升效率的应用，经历了不小于10年的发展，整体的技术方案、数据量级、工程架构都进行了多轮的迭代。
当前，各个大厂都在基于以图搜图技术来提供更好的产品和服务。
我们希望在这篇文章中对以图搜图技术做一个全面的总结，主要包含以下几个方面：1. 以图搜图技术的通用框架；2. 以图搜图技术迭代；3. 以图搜图是工程算法的结合，架构演进。
Part 1. 以图搜图技术的通用框架在这一章，我们来介绍以图搜图技术的通用框架。
在介绍以图搜图技术之前，我们来看任何一个搜索技术所拥有的基本组件。
举个例子，我们需要到图书馆查找一本书，需要几个基本的要素：1. 图书馆（海量图书）；2. 图书的分类、书名或者作者（在图书馆的编码体系下，这些信息的组合能够唯一表示这一本书）；3. 图书馆的书需要按照一定的规律来布置（科目、难易程度、首字母、作者、年份等）；在有了这些基本的要素之外，只要图书馆有这本书，我们就能够快速找到它；或者即便没有某一本具体的书，我们也能够查询到与这本书有着相近内容的书。
结合上面的例子，我们来看一个典型的以图搜图系统所拥有的基础框架：先来看offline部分，包括3个基本的要素：01. 检索图片库：这就相当于上一个例子中的图书，我们需要有一个足够规模的图片库，比如淘宝的所有商品的图片集合，比如百度图片搜索中收集到的互联网图片数据集合。
图片搜索原理
图片搜索原理
图片搜索是指通过上传图片或输入图片链接，来获取相关图片或相关信息的搜
索方式。
图片搜索原理主要涉及到图像识别、相似度匹配和搜索算法等方面的知识。
本文将从这几个方面来介绍图片搜索的原理。
首先，图像识别是图片搜索的基础。
图像识别是指计算机对图像进行分析和理解，从而识别出图像中的内容和特征。
在图片搜索中，图像识别技术可以帮助计算机理解用户上传的图片，并提取出其中的特征信息，以便后续的搜索和匹配。
图像识别技术的发展，使得图片搜索能够更准确地找到用户需要的相关图片。
其次，相似度匹配是图片搜索的核心。
相似度匹配是指计算机通过比较两幅图
像之间的相似度，来确定它们之间的关联程度。
在图片搜索中，相似度匹配技术可以帮助计算机找到与用户上传的图片相似度较高的其他图片，从而满足用户的搜索需求。
相似度匹配技术的优化，可以提高图片搜索的准确性和效率。
最后，搜索算法是保证图片搜索质量的重要因素。
搜索算法是指根据用户输入
的查询条件，从数据库中检索相关数据的计算机程序。
在图片搜索中，搜索算法可以根据用户上传的图片特征，快速地找到与之相匹配的其他图片。
优秀的搜索算法可以大大提高图片搜索的速度和准确性，为用户提供更好的搜索体验。
总的来说，图片搜索原理涉及到图像识别、相似度匹配和搜索算法等方面的知识。
通过不断地优化这些技术和算法，可以提高图片搜索的准确性和效率，为用户提供更好的搜索服务。
希望本文对图片搜索原理有所帮助，谢谢阅读。
图像检索中的快速相似度查询算法研究
图像检索中的快速相似度查询算法研究随着数字化时代的到来，图像数据的量不断增加，如何能够快速有效地对这些数据进行管理和检索成为了一个亟待解决的问题。
图像检索技术作为一种解决方案，可以对一定数量的图像数据集中的某张图片进行相似度查询，这对于图像数据管理和图像搜索非常有帮助。
本文将介绍图像检索中的快速相似度查询算法研究。
1. 图像检索概述图像检索技术是一种应用广泛的技术，其主要功能是对图像进行相似度查询。
图像检索的目的是为了方便用户在大规模图像数据中找到所需要的图像。
在实际应用中，图像检索技术被广泛应用于图像搜索引擎、数字图书馆和医学图像等领域，可以提高图像管理和检索的效率。
2. 快速相似度查询算法在图像检索中，相似度是一个非常重要的概念。
相似度是指两张图片在很多相似度度量指标下的相似程度。
常用的相似度度量指标有欧氏距离、曼哈顿距离、曼哈顿-欧氏距离等。
但是，在实际应用中，由于数据量大、场景复杂等原因，常规相似度查询算法无法满足快速检索的需求。
因此，提出了一些快速相似度查询算法。
2.1 树结构算法针对大规模图像搜索中计算的时间复杂度高的问题，研究者们提出了大量的加速算法。
其中，基于树结构的算法比较常见。
这类算法主要是将图像建立一棵树形结构，每个节点对应一个图像子区域，通过这个节点对图像区域进行划分，将图像划分为多个小区域。
通过这种方式，可以快速找到相似的图片。
2.2 哈希算法哈希算法是另外一个比较流行的快速相似度查询算法，主要有局部哈希算法和全局哈希算法两种。
这种算法通过对图像进行变换，得到一些特征值，然后将这些特征值映射到一个固定长度的二进制编码中，再用这个编码表示图像。
由于哈希算法只需要计算变换以及哈希操作，时间复杂度较低，因此响应速度较快，应用范围较广。
3. 图像检索应用随着计算机技术和互联网技术的不断发展，图像检索已经被广泛应用。
比如，在搜索引擎中，可以通过上传一张图片进行搜索，搜索引擎会自动帮助用户查找与上传的图片相似的图片。
计算机是怎么知道两张图片相似的呢_光环大数据培训
计算机是怎么知道两张图片相似的呢_光环大数据培训对于一般人来讲，你可以不去学习图像搜索的算法，但是一定有必要知道搜索引擎是如何辨别图片的。
在以图搜图功能日渐普及的当下，相信有不少人经常会用到，你可以直接上传本地图片来搜索不同尺寸的相似图片，我们以一款叫做拍图购的图像搜索产品为例：你可以上传一张图片，搜索各大互联网电商网站上所有与它相似的图片。
输入这张穿着白裙子的女孩图片，反馈的搜索结果如下：相似度如此之高另外还能同色系同材质进行匹配，那么问题就来了！这种技术的原理是什么？计算机又是怎么知道两张图片相似呢？其实原理非常简单易懂，我们可以用一个快速算法，就达到基本的效果。
这里的关键技术叫做“感知哈希算法”（Perceptual hash algorithm），它的作用是对每张图片生成一个“指纹”（fingerprint）字符串，然后比较不同图片的指纹。
结果越接近，就说明图片越相似。
感知哈希算法：第一步，缩小尺寸。
将图片缩小到8*8的尺寸，总共64个像素。
这一步的作用是去除图片的细节，只保留结构、明暗等基本信息，摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。
第二步，简化色彩。
将缩小后的图片，转为64级灰度。
也就是说，所有像素点总共只有64种颜色。
第三步，计算平均值。
计算所有64个像素的灰度平均值。
第四步，比较像素的灰度。
将每个像素的灰度，与平均值进行比较。
大于或等于平均值，记为1；小于平均值，记为0。
第五步，计算哈希值。
将上一步的比较结果，组合在一起，就构成了一个64位的整数，这就是这张图片的指纹。
组合的次序并不重要，只要保证所有图片都采用同样次序就行了。
得到指纹以后，就可以对比不同的图片，看看 64 位中有多少位是不一样的。
在理论上，这等同于计算”汉明距离”（Hamming distance）。
如果不相同的数据位不超过5，就说明两张图片很相似；如果大于10，就说明这是两张不同的图片。
这种算法的优点是简单快速，不受图片大小缩放的影响，缺点是图片的内容不能变更。
图片搜索 原理
图片搜索原理
图片搜索的原理是通过特定算法对图像进行分析和比对，以找到与待搜索图像相似的图像。
以下是一些主要的图片搜索算法和技术:
1. 颜色直方图（Color Histogram）: 将图像的颜色信息表示为
直方图，然后比较不同图像之间的直方图相似度。
2. 尺度不变特征变换（Scale-invariant Feature Transform，SIFT）: 提取图像中的关键点和局部特征，并计算其在图像空
间中的尺度、方向和描述子等特征，通过对比这些特征来找到相似图像。
3. 高斯模糊算法（Gaussian Blur）: 将图像进行高斯模糊处理，去除细节信息，然后比较不同图像之间的模糊程度来判断相似度。
4. 神经网络算法（Neural Networks）: 使用深度学习技术，构
建卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）模型，通过训练模型来识别和比对图像。
5. 局部二值模式（Local Binary Patterns，LBP）: 提取图像的
局部纹理特征，将每个像素与其相邻像素进行比较，并将结果编码为二进制模式，通过对比这些模式来找到相似图像。
这些算法和技术可以单独使用，也可以组合使用，根据具体应用和需求选择适合的方法来进行图片搜索。
Python+Opencv识别两张相似图片
Python+Opencv识别两张相似图⽚在⽹上看到python做图像识别的相关⽂章后，真⼼感觉python的功能实在太强⼤，因此将这些⽂章总结⼀下，建⽴⼀下⾃⼰的知识体系。
当然了，图像识别这个话题作为计算机科学的⼀个分⽀，不可能就在本⽂简单⼏句就说清，所以本⽂只作基本算法的科普向。
看到⼀篇博客是介绍这个，但他⽤的是PIL中的Image实现的，感觉⽐较⿇烦，于是利⽤Opencv库进⾏了更简洁化的实现。
相关背景要识别两张相似图像，我们从感性上来谈是怎么样的⼀个过程？⾸先我们会区分这两张相⽚的类型，例如是风景照，还是⼈物照。
风景照中，是沙漠还是海洋，⼈物照中，两个⼈是不是都是国字脸，还是⽠⼦脸（还是倒⽠⼦脸……哈哈……）。
那么从机器的⾓度来说也是这样的，先识别图像的特征，然后再相⽐。
很显然，在没有经过训练的计算机(即建⽴模型)，那么计算机很难区分什么是海洋，什么是沙漠。
但是计算机很容易识别到图像的像素值。
因此，在图像识别中，颜⾊特征是最为常⽤的。
（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直⽅图计算法这⾥先⽤直⽅图进⾏简单讲述。
先借⽤⼀下恋花蝶的图⽚，从⾁眼来看，这两张图⽚⼤概也有⼋成是相似的了。
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如下：是的，我们可以明显的发现，两张图⽚的直⽅图还是⽐较重合的。
所以利⽤直⽅图判断两张图⽚的是否相似的⽅法就是，计算其直⽅图的重合程度即可。
计算⽅法如下：其中gi和si是分别指两条曲线的第i个点。
最后计算得出的结果就是就是其相似程度。
不过，这种⽅法有⼀个明显的弱点，就是他是按照颜⾊的全局分布来看的，⽆法描述颜⾊的局部分布和⾊彩所处的位置。
也就是假如⼀张图⽚以蓝⾊为主，内容是⼀⽚蓝天，⽽另外⼀张图⽚也是蓝⾊为主，但是内容却是妹⼦穿了蓝⾊裙⼦，那么这个算法也很可能认为这两张图⽚的相似的。
如何应用计算机视觉技术进行图像检索和相似度匹配
如何应用计算机视觉技术进行图像检索和相似度匹配随着计算机技术和人工智能的发展，计算机视觉技术变得越来越成熟和普及。
其中，图像检索和相似度匹配是计算机视觉技术中的重要应用之一。
本文将介绍如何应用计算机视觉技术进行图像检索和相似度匹配。
首先，让我们了解一下图像检索的概念。
图像检索是指通过计算机视觉技术，根据用户给定的查询图像，从大规模的图像数据库中检索出与之相似的图像。
图像检索技术的应用非常广泛，比如商品搜索、人脸识别、文物鉴定等。
要实现图像检索，首先需要建立一个图像数据库。
这个数据库可以是存储在计算机中的图像文件集合，也可以是通过网络抓取的图像数据。
然后，需要对这些图像进行特征提取。
常用的特征包括颜色、纹理、形状等。
特征提取的目的是将图像转化为计算机能够理解和处理的数据形式。
接着，对于待查询的图像，也进行相同的特征提取操作。
通过比较查询图像和数据库中图像的特征，即可得到相似度评分。
最后，根据相似度评分对图像进行排序，返回与查询图像最相似的图像结果。
在相似度匹配中，可以采用多种方法来计算相似度评分。
最简单的方法是计算特征之间的欧氏距离或余弦相似度。
此外，还可以使用更复杂的算法，如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
这些算法不仅考虑了特征之间的距离，还能够学习到更高层次的图像特征表示，提高了匹配的准确性。
为了提高图像检索的效果，还可以通过以下几种方法进行优化。
首先，可以采用多尺度的特征提取方法，即在不同尺度下提取图像特征。
这样可以使得算法更加不受图像尺寸变化的影响，提高匹配的鲁棒性。
其次，可以引入语义信息，将图像特征和图像语义关联起来。
例如，可以使用深度学习算法学习到的图像表示，同时利用文本信息来提升匹配的准确性。
此外，对于大规模数据库的图像检索，还可以采用快速搜索算法，如局部敏感哈希（LSH）等。
除了图像检索，计算机视觉技术还可以应用于图像相似度匹配。
图像相似度匹配是指根据两张图像的相似度评分，判断它们是否表示同一对象或相似的对象。
“以图搜图”，背后的原理你不懂
“以图搜图”，背后的原理你不懂Google '相似图片搜索'：你可以用一张图片，搜索互联网上所有与它相似的图片。
打开Google图片搜索页面：点击【相机】使用上传一张《深度学习》的原图：点击搜索后，Google会出现外观类似的图片，相似度越高，图片越靠前。
这种技术的原理是什么？计算机怎么知道两张图片相似呢？为了满足大家的好奇心，下面我来讲一下“以图搜图”背后的故事。
01相似图像搜索引擎“以图搜图”正式的名称应该叫“相似图像搜索引擎”，也称为“反向图片搜索引擎”。
最初的图像搜索引擎是基于文本关键字检索的。
早期的Altavista、Lycos等搜索引擎正是利用图像的文件名和路径名、图像周围的文本，以及Alt标签中的注释索引和搜索相关图像的。
从本质上来说，这样的图像搜索引擎其实还是基于文本搜索引擎的。
有时图像周边的这些文本信息和图像并没有关系，会造成搜索出来的部分图像结果和查询关键词并不一致。
为了避免这种问题，有些搜索引擎采用人工的方式对图像进行标注索引。
虽然人工标注保证了搜索引擎的查准率，但是它限制了图像索引的规模，不可能有很好的查全率。
而有时，图像的内容是很难用几个关键词就能完整描述出来的。
在某种情况下，无论是利用图像网页相关文本信息，还是人工标注文字说明，都很难做到较高的搜索准确度。
1992年，T. Kato提出了基于内容的图像检索（CBIR）的概念，它使用图像的颜色、形状等信息作为特征构建索引以实现图像检索，即我们通常所说的“以图搜图”。
基于这一概念，IBM开发了第一个商用的CBIR系统QBIC（Query By Image Content），用户只需输入一幅草图或图像，便可以搜索出相似的图像。
同一时期，很多公司也将这一技术引入搜索引擎。
哥伦比亚大学开发的WebSEEK系统不仅提供了基于关键词的图像搜索和按照图像类目的主题浏览，还可以利用图像的颜色信息进行基于内容的图像搜索。
Yahoo的ImageSurfer也提供了使用例图的颜色、形状、纹理特征，以及它们的组合来进行基于内容的图像搜索功能。
相似图片搜索的两种哈希算法
（6）计算hash值：这是最主要的一步，根据8*8的DCT矩阵，设置0或1的64位 的hash值，大于等于DCT均值的设为”1”，小于DCT均值的设为“0”。组合 在一起，就构成了一个64位的整数，这就是这张图片的指纹。
少位不用来确定图片的相似度。在理论上，这一步等同于计算汉明 距离（Hamming Distance）。如果不相同的数据位不超过5，就说明 两幅图片很相似；如果不相同的数据位超过10，就说明两幅图片完 全不同。
均值哈希算法的优缺点
• 均值哈希算法的优点是简单快速，不受图片大小缩放的影响，缺点
是受均值的影响非常大。如果对图片进行伽马校正或直方图均衡， 就会影响到均值，从而影响最终的识别效果。
DCT应用
• 离散余弦变换具有很强的"能量集中"特性：大多数的自然信号（包
括声音和图像）的能量都集中在离散余弦变换后的低频部分
• 它将图像从像素域变换到频率域。然后一般图像都存在很多冗余和
相关性的，所以转换到频率域之后，只有很少的一部分频率分量的 系数才不为0，大部分系数都为0（或者说接近于0）。
相似图片搜索的两种哈希 算法
相似图片搜索的两种哈希算法
• 均值哈斯算法（Average hash algorithm） • 感知哈希算法（Perceptual hash algorithm）
均值哈希算法
• 均值哈希算法主要是利用图片的低频信息来进行相似度的识别。 • 均值哈希算法的主要原理 • 是对每幅图片生成一个“指纹”（fingerprint）字符串，然后通过
•
• •
像素域——频率域
DCT——低频 DCT：数据压缩（冗余）
查找相似图片功能介绍
查找相似图片功能介绍1概述从3.8.00版本开始，超级图库管理软件增加了一项重要功能：查找相似图片功能。
所谓相似图片，是指图片的内容相似，但是图片格式、大小、色调、旋转角度等均可能不同，还可能经过不同的裁剪。
用户可以在图库中查找相似图片，去除冗余的图片。
超级图库管理软件原先就已经有重复文件识别功能，所谓重复文件是指完全相同的文件，文件的大小（字节数）完全相同，而且组成文件的每个字节也都完全相同。
但是，如果图片的存储格式不同，例如一张是jpg格式，另一张是tif格式，即使图片的内容完全一样，图库软件也会认为这是两个完全不一样的文件。
因此，有不少客户提出要求，希望能够从图库中，将相似的图片找出来，以便进行清理工作，或防止重复上传或作弊。
北京蓝码动力软件科技有限公司的研发团队，根据客户需求，在超级图库管理软件中增加了查找相似图片功能，可以对用户指定的文件或文件夹进行搜索，找出所有相似度满足要求的图片，并按相似度排序显示出来，用户可进行对比、清理。
2操作方法下面用一个操作实例，来说明查找相似图片功能的使用方法。
在一个文件夹中，搜集了许多长城的照片。
如果要在这些照片中找出相似的图片，按以下方法操作：1. 在目录树中选中“长城”文件夹，在“工具”菜单中，选“查找相似文件”菜单项，如下图所示。
2. 在出现的“待比较的图片”对话框中，输入相似度。
一般来说，相似度大于20%，已经比较相象了；如果大于80%，就非常相象了。
点击“开始查找”按钮。
3. 结果显示在“查找相似图片”对话框中。
选择一组相似图片，对比图像会出现在对话框中。
可以看到，这两张照片比较相似，虽然拍摄的角度、天空的云朵都稍有区别，但明显可以看出这是同一处长城。
4. 点击“交换”按钮可将基准图像和相似图像对调，点击“删除”按钮会删除选中的相似图片。
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Google 以图搜图功能相信有不少人都经常会用到，你可以直接上传本地图片或者通过网络图片网址来搜索不同尺寸的相似图片。
那么，这种技术的原理是什么？计算机又是怎么知道两张图片相似呢？其实原理非常简单易懂，我们可以用一个快速算法，就达到基本的效果……
根据Neal Krawetz博士的解释，原理非常简单易懂。
我们可以用一个快速算法，就达到基本的效果。
这里的关键技术叫做“感知哈希算法”（Perceptual hash algorithm），它的作用是对每张图片生成一个“指纹”（fingerprint）字符串，然后比较不同图片的指纹。
结果越接近，就说明图片越相似。
下面是一个最简单的实现：
第一步，缩小尺寸。
将图片缩小到8×8的尺寸，总共64个像素。
这一步的作用是去除图片的细节，只保留结构、明暗等基本信息，摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。
第二步，简化色彩。
将缩小后的图片，转为64级灰度。
也就是说，所有像素点总共只有64种颜色。
第三步，计算平均值。
计算所有64个像素的灰度平均值。
第四步，比较像素的灰度。
将每个像素的灰度，与平均值进行比较。
大于或等于平均值，记为1；小于平均值，记为0。
第五步，计算哈希值。
将上一步的比较结果，组合在一起，就构成了一个64位的整数，这就是这张图片的指纹。
组合的次序并不重要，只要保证所有图片都采用同样次序就行了。
得到指纹以后，就可以对比不同的图片，看看64位中有多少位是不一样的。
在理论上，这等同于计算“汉明距离”（Hamming distance）。
如果不相同的数据位不超过5，就说明两张图片很相似；如果大于10，就说明这是两张不同的图片。
具体的代码实现，可以参见Wote用python语言写的imgHash.py。
代码很短，只有53行。
使用的时候，第一个参数是基准图片，第二个参数是用来比较的其他图片所在的目录，返回结果是两张图片之间不相同的数据位数量（汉明距离）。
这种算法的优点是简单快速，不受图片大小缩放的影响，缺点是图片的内容不能变更。
如果在图片上加几个文字，它就认不出来了。
所以，它的最佳用途是根据缩略图，找出原图。
实际应用中，往往采用更强大的pHash算法和SIFT算法，它们能够识别图片的变形。
只要变形程度不超过25%，它们就能匹配原图。
这些算法虽然更复杂，但是原理与上面的简便算法是一样的，就是先将图片转化成Hash字符串，然后再进行比较。
颜色分布法
每张图片都可以生成颜色分布的直方图（color histogram）。
如果两张图片的直方图很接近，就可以认为它们很相似。
任何一种颜色都是由红绿蓝三原色（RGB）构成的，所以上图共有4张直方图（三原色直方图 + 最后合成的直方图）。
如果每种原色都可以取256个值，那么整个颜色空间共有1600万种颜色（256的三次方）。
针对这1600万种颜色比较直方图，计算量实在太大了，因此需要采用简化方法。
可以将0～255分成四个区：0～63为第0区，64～127为第1区，128～191为第2区，192～255为第3区。
这意味着红绿蓝分别有4个区，总共可以构成64种组合（4的3次方）。
任何一种颜色必然属于这64种组合中的一种，这样就可以统计每一种组合包含的像素数量。
上图是某张图片的颜色分布表，将表中最后一栏提取出来，组成一个64维向量(7414, 230, 0, 0, 8, …, 109, 0, 0, 3415, 53929)。
这个向量就是这张图片的特征值或者叫“指纹”。
于是，寻找相似图片就变成了找出与其最相似的向量。
这可以用皮尔逊相关系数或者余弦相似度算出。
内容特征法
除了颜色构成，还可以从比较图片内容的相似性入手。
首先，将原图转成一张较小的灰度图片，假定为50×50像素。
然后，确定一个阈值，将灰度图片转成黑白图片。
如果两张图片很相似，它们的黑白轮廓应该是相近的。
于是，问题就变成了，第一步如何确定一个合理的阈值，正确呈现照片中的轮廓？
显然，前景色与背景色反差越大，轮廓就越明显。
这意味着，如果我们找到一个值，可以使得前景色和背景色各自的“类内差异最小”（minimizing the intra-class variance），或者“类间差异最大”（maximizing the inter-class variance），那么这个值就是理想的阈值。
1979年，日本学者大津展之证明了，“类内差异最小”与“类间差异最大”是同一件事，即对应同一个阈值。
他提出一种简单的算法，可以求出这个阈值，这被称为“大津法”（Otsu’s metho d）。
下面就是他的计算方法。
假定一张图片共有n个像素，其中灰度值小于阈值的像素为 n1 个，大于等于阈值的像素为 n2 个（ n1 + n2 = n ）。
w1 和 w2 表示这两种像素各自的比重。
w1 = n1 / n
w2 = n2 / n
再假定，所有灰度值小于阈值的像素的平均值和方差分别为μ1 和σ1，所有灰度值大于等于阈值的像素的平均值和方差分别为μ2 和σ2。
于是，可以得到
类内差异 = w1(σ1的平方) + w2(σ2的平方)
类间差异 = w1w2(μ1-μ2)^2
可以证明，这两个式子是等价的：得到“类内差异”的最小值，等同于得到“类间差异”的最大值。
不过，从计算难度看，后者的计算要容易一些。
下一步用“穷举法”，将阈值从灰度的最低值到最高值，依次取一遍，分别代入上面的算式。
使得“类内差异最小”或“类间差异最大”的那个值，就是最终的阈值。
具体的实例和Java算法。
有了50×50像素的黑白缩略图，就等于有了一个50×50的0-1矩阵。
矩阵的每个值对应原图的一个像素，0表示黑色，1表示白色。
这个矩阵就是一张图片的特征矩阵。
两个特征矩阵的不同之处越少，就代表两张图片越相似。
这可以用“异或运算”实现（即两个值之中只有一个为1，则运算结果为1，否则运算结果为0）。
对不同图片的特征矩阵进行“异或运算”，结果中的1越少，就是越相似的图片。