一、平均哈希算法(aHash) 此算法是基于比较灰度图每个像素与平均值来实现的。 步骤: 1.缩放图片:为了保留结构去掉细节,去除大小、横纵比的差异,把图片统一缩放到8*8,共64个像素的图片。 2.转化为灰度图:把缩放后的图片转化为256阶的灰度图。 附上灰度图相关算法(R = red, G = green, B = blue) 1.浮...
高精度与高速度并存:未来的图片搜索算法将更加注重搜索的准确性和速度,通过优化算法结构和提升计算性能来满足用户对高效搜索的需求。 多模态融合:未来的图片搜索算法将不仅仅局限于图片本身的信息,还将结合文本、语音等多种模态的信息进行联合搜索和匹配,提高搜索的全面性和准确性。 智能化与个性化:随着人工智能技术的不...
搜索时,我们可以通过计算特征向量之间的相似度来找到相似图像。这里采用余弦相似度。 fromsklearn.metrics.pairwiseimportcosine_similarity# 查找最相似的图片deffind_similar_images(query_feature,features,num_results=5):similarities=cosine_similarity(query_feature.reshape(1,-1),features)similar_indices=np.argsort...
这个哈希值就是图片的数字指纹,可以用于相似图片的比较和搜索。 在实际应用中,均值哈希算法可以用于实现图片的快速检索、版权保护、重复图片检测等功能。例如,在搜索引擎中,用户可以通过上传一张图片,然后利用均值哈希算法搜索到与该图片相似的其他图片。这不仅可以提高搜索效率,还可以帮助用户发现更多相关的图片资源。 需...
1、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,然后通过比较不同图片的指纹来确定图片...
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...
对比指纹:通过计算两个hash值的汉明距离(即两个hash值有多少位不同),来判断图片的相似度。 应用场景:均值哈希算法因其实现简单、计算效率高,特别适用于缩略图和放大图的搜索。 二、差值哈希算法(dHash) 原理概述:差值哈希算法与均值哈希算法类似,但在比较像素灰度值时有所不同。它比较的是相邻像素的灰度值差异,从...
一、缩小图片：收缩到9*8的大小，共72个像素二、转化为灰度图：Gray=R*0.299+G*0.589+B*0.114三、计算差异值，对矩阵的每一行进行如下操作：相邻的两个元素进行比较，如果左边的像素值大于右边的像素值，则记为1，反之记为0，即可得到64位的hash值 百度百科 差异hash算法(Differenthashalgorithm)差异hash算法...
1.浮点算法:Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11 2.整数方法:Gray=(R*30+G*59+B*11)/100 3.移位方法:Gray =(R*77+G*151+B*28)>>8; 4.平均值法:Gray=(R+G+B)/3; 5.仅取绿色:Gray=G; 通过上述任一种方法求得Gray后,将原来的RGB(R,G,B)中的R,G,B统一用Gray替换,形成新的颜色RGB(Gray,Gray...
在我们动手之前,让我们大致看一下构建一个图片搜索需要哪些Python元素。 专利算法 SIFT(尺度不变特征变换) 1. 使用图像标识符来识别相似图像的没有费用的专利技术。即使图片的尺寸、角度、深度不同,这项技术还是能将内容相似的图片匹配成功。 2. SIFT以大量的从图片中提取的特性作为搜索的标准。