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,最适用于缩略图,放大图搜索。 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 =...
进入子文件夹1 找到图片1 返回主目录 进入子文件夹2 找到图片2 深度优先搜索执行过程 成果展示 在进行多次测试后,假设我们处理了许多种类的图片,现在我们想知道图片的种类分布情况。我们可以将其制成饼状图。 60%30%10%图片种类分布JPGPNGGIF 结尾 通过以上的步骤和代码示例,我们完成了利用深度优先搜索算法在 Pytho...
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...
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...
均值哈希算法(aHash)是一种基于图像哈希值的相似图片搜索算法。它通过对图像进行预处理,将图像转化为一种独特的数字指纹,即哈希值,从而实现对图像的快速比较和搜索。均值哈希算法具有简单易懂、计算速度快、效果好等优点,因此在相似图片搜索中得到了广泛应用。 均值哈希算法的实现过程主要包括以下几个步骤: 缩放图片:...
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...
[置顶] 图片搜索算法 package com.metarnet.util; import java.awt.AlphaComposite; import java.awt.Color; import java.awt.Font; import java.awt.Graphics2D; import java.awt.Image; import java.awt.RenderingHints; import java.awt.geom.AffineTransform;...
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...