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图像的相似度计算????
Y535906616
2009-06-06 07:37:18
我在做(基于肤色的)人脸检测系统,请问图像的
相似度计算
是用来做什么的?是为后面的二值化做准备吗?
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图像的相似度计算????
我在做(基于肤色的)人脸检测系统,请问图像的相似度计算是用来做什么的?是为后面的二值化做准备吗?
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lzjlv
2010-06-22
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kingrain213
2010-06-22
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怎样计算两幅图的相似度啊?谁能给我发个代码参考一下么?谢谢 284069003@qq.com
kondykuang
2009-06-13
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我老师做 Zernike 矩,好像是搞这个的
Y535906616
2009-06-07
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我现在在看数字图像一本书,上面提到将图片先进行相似度计算,再进行二值化处理就可得到人脸区域,我认为:不是直接进行二值化就好了吗??
比如匹配时候定义规则,要求基于一定算法下的相似度必须达到某个阈值才进行匹配,
从而减少工作量???
下面是相似度计算原码……
void CLikelyHood::CalLikeHood()
{
int i,j;
for(i=0; i<m_nHeight; i++)
{
for(j=0; j<m_nWidth; j++)
{
double x1,x2;
TCbCr temp = CalCbCr(m_pSourceData[i][j].rgbRed,m_pSourceData[i][j].rgbGreen,m_pSourceData[i][j].rgbBlue);
x1 = temp.Cb-bmean;
x2 = temp.Cr-rmean;
double t;
t = x1*(x1*brcov[1][1]-x2*brcov[1][0])+x2*(-x1*brcov[0][1]+x2*brcov[0][0]);
t /= (brcov[0][0]*brcov[1][1]-brcov[0][1]*brcov[1][0]);
t /= (-2);
m_pLikeliHoodArray[i][j] = exp(t);
}
}
filter(m_pLikeliHoodArray,m_nWidth,m_nHeight);
double max = 0.0;
for(i=0; i<m_nHeight; i++)
for(j=0; j<m_nWidth; j++)
if(m_pLikeliHoodArray[i][j] > max)
max = m_pLikeliHoodArray[i][j];
for(i=0; i<m_nHeight; i++)
{
for(j=0; j<m_nWidth; j++)
{
m_pLikeliHoodArray[i][j] /= max;
}
}
m_bLikeliHoodReady = true;
}
Gothic_girl
2009-06-06
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具体的算法会有很多,各有优劣。
不过研究最多的还是人脸检测相关的,不妨找些论文看看
Gothic_girl
2009-06-06
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相似度是匹配用的,当然,其他的算法中也可能用到。
比如匹配时候定义规则,要求基于一定算法下的相似度必须达到某个阈值才进行匹配,从而减少工作量
Ryanwen
2009-06-06
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你自己做的你不知道它是干什么的? 具体看你是哪个过程用的,算运动矢量或是做人脸匹配都会用到的
Python
图像
识别,图片
相似度
计算
!
本文介绍了使用Python进行
图像
相似度
计算
的几种方法,包括直方图比较、哈希算法(aHash、pHash、dHash)和余弦
相似度
以及SSIM。通过实例展示了如何
计算
图片的
相似度
,并给出了不同方法的运行结果,指出直方图
计算
忽略了局部色彩,而哈希算法和余弦
相似度
提供了更有效的
相似度
判断。
比较两幅
图像
的
相似度
本文探讨了以图搜图功能背后的
图像
相似度
计算
,重点介绍了一种简易的感知哈希算法。该算法包括
图像
灰度化、尺寸归一化、简化灰度、
计算
指纹编码等步骤,通过比较不同图片的指纹编码来评估
相似度
。测试结果显示,这种方法能有效区分
图像
的相似程度。
如何度量两幅
图像
的
相似度
--结构
相似度
SSIM 原理及代码
本文详细介绍了如何使用PyTorch
计算
结构
相似度
指数(SSIM)来衡量两幅
图像
的
相似度
,包括二维和三维
图像
。通过实例展示了如何将SSIM作为损失函数训练模型,使随机
图像
逼近目标
图像
,并生成GIF展示过程。此外,还探讨了如何在
图像
上添加文字和制作GIF。
图像
相似度
算法的个人见解(python&opencv)
本文介绍了作者对
图像
相似度
算法的改进思路,通过
计算
缩放后的
图像
每行像素平均值的方差来作为
图像
特征。与传统哈希算法不同,这种方法更注重
图像
波动的接近程度,而非简单的哈希对比。通过比较方差差值来判断
图像
的
相似度
,提高了算法的准确性。文章还提供了Python和OpenCV实现的代码示例。
图像
相似度
计算
方法
图像
相似度
计算
用于判断两幅
图像
内容相近程度,可用于目标位置获取和以图检图。本文介绍了多种
计算
方法,如直方图匹配、基于数学矩阵分解(SVD、NMF)、基于特征点(Sift)等,还分析了各方法的原理、优缺点及应用场景。
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