关于图像相似度算法的文章

近日逛博客的时候偶然发现了一个有关图片相似度的Python算法实现.想着很有意思便搬到C#上来了,给大家看看. 闲言碎语 才疏学浅,只把计算图像相似度的一个基本算法的基本实现方式给罗列了出来,以至于在最后自己测评的时候也大发感慨,这个算法有点不靠谱.不管怎么样,这个算法有时候还是有用的,所以还是列出来跟大家伙一起分享分享~~ PS:图像处理这一块博大精深,个人偶尔发现了点东西拿来分享.说的不好的地方,写得太糟的地方,诸位准备扔砖头还望淡定,淡定~~ 基本知识介绍 颜色直方图 颜色直方图是在许多图

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. 首先在进行图片灰度化处理之前,我觉得有必要了解一下为什么要进行灰度化处理. 图像灰度化的目的是什么? 将彩色图像转化为灰度图像的过程是图像的灰度化处理.彩色图像中的每个像素的颜色由R,G,B三个分量决定,而每个分量有255中值可取,这样一个像素点可以有1600多

http://www.myexception.cn/image/1630385.html 关于图像快速缩放算法,目前看到的最好的最清晰的一篇文章 昨天开始写一个录制屏幕和声音存储为视频文件的程序,差不多完成了. 屏幕录制使用方法:抓屏(方法很多,BitBlt.DirectX.MirrorDriver等),缩放,X264压缩(开源的,自己封装) 声音录制使用方法:声卡采集PCM数据,AAC压缩(开源的,自己封装) 最后打包复用为MP4文件,可以使用ffmpeg或者mp4v2等. 经过断断续续一天的

对计算图像相似度的方法,本文做了如下总结,主要有三种办法: 1.PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)峰值信噪比,一种全参考的图像质量评价指标. 简介: http://www.cnblogs.com/vincent2012/archive/2012/10/13/2723152.html PSNR是最普遍和使用最为广泛的一种图像客观评价指标,然而它是基于对应像素点间的误差,即基于误差敏感的图像质量评价.由于并未考虑到人眼的视觉特性(人眼对空间频率较低的对比差异敏感度较高,

把之前一篇记录过的日志贴过来 图像连通域标记算法研究 ConnectedComponent Labeling 最近在研究一篇复杂下背景文字检测的论文. “Detecting Text in Natural Scenes with Stroke Width Transform ” CPVR 2010的文章,它主要探讨利用文字内部笔画宽度一致作为主要线索来检测文字的一个新奇的算法,当然,我不是想讨论文字检测,论文算法实施的过程中有一步涉及到图像连通域标记算法,在这里我遇到了一些问题,查阅了一些相关文

http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/42153261 图像相似度计算之哈希值方法OpenCV实现 2014-12-25 21:27 2959人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: OpenCV(72)  Image Processing(18)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 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

摘要 本文主要总结了进行目标跟踪.检测中经常使用到的图像相似度测量和模板匹配方法,并给出了具体的基于OpenCV的代码实现. 引言 模板匹配是一种在源图像中寻找与图像patch最相似的技术,常常用来进行目标的识别.跟踪与检测.其中最相似肯定是基于某种相似度准则来讲的,也就是需要进行相似度的测量.另外,寻找就需要在图像上进行逐行.逐列的patch窗口扫描,当然也不一定需要逐行逐列的扫描,当几个像素的误差比计算速度来的不重要时就可以设置扫描的行列步进值,以加快扫描和计算的时间消耗.下面就对相似度测量

本文完全转载:http://www.cnblogs.com/Imageshop/p/3281703.html,再次仅当学习交流使用.. <Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>一文中图像去雾算法的原理.实现.效果(速度可实时) 本文算法合作联系QQ: 33184777, 非诚勿扰 邮件地址:   [email protected] 最新的效果见 :http://video.sina.com.cn/v/b/124538950-125

文本相似度算法 原文出自:http://www.cnblogs.com/liangxiaxu/archive/2012/05/05/2484972.html 1.信息检索中的重要发明TF-IDF 1.1TF Term frequency即关键词词频,是指一篇文章中关键词出现的频率,比如在一篇M个词的文章中有N个该关键词,则 (公式1.1-1) 为该关键词在这篇文章中的词频. 1.2IDF Inverse document frequency指逆向文本频率,是用于衡量关键词权重的指数,由公式 (公