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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
直方图先借用一下恋花蝶的图片,
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。
缓解这个弱点有一个方法就是利用Image的crop方法把图片等分,然后再分别计算其相似度,最后综合考虑。
图像指纹与汉明距离图像指纹和人的指纹一样,是身份的象征,而图像指纹简单点来讲,就是将图像按照一定的哈希算法,经过运算后得出的一组二进制数字。
说到这里,就可以顺带引出汉明距离的概念了。
假如一组二进制数据为101,另外一组为111,那么显然把第一组的第二位数据0改成1就可以变成第二组数据111,所以两组数据的汉明距离就为1
简单点说,汉明距离就是一组二进制数据变成另一组数据所需的步骤数,显然,这个数值可以衡量两张图片的差异,汉明距离越小,则代表相似度越高。汉明距离为0,即代表两张图片完全一样。
如何计算得到汉明距离,请看下面三种哈希算法
平均哈希法(aHash)一般步骤:
1.缩放图片,一般大小为8*8,64个像素值。一般步骤:
缩小图片:32 * 32是一个较好的大小,这样方便DCT计算步骤:
缩小图片:收缩到9*8的大小,以便它有72的像素点以上就是本文的全部内容
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