感知哈希算法由于能够提取图片的低频信息,对图片的旋转、缩放、亮度变化等具有较好的鲁棒性,因此适用于更复杂的相似图片搜索场景。 三、差异哈希算法(dHash) 基本原理:差异哈希算法(dHash)与aHash和pHash不同,它基于相邻像素之间的亮度差异来生成哈希值。 缩小图片:将图片缩小到一个特定的尺寸(如9x8),确保有足够的像
对比指纹:通过计算两幅图片指纹的汉明距离来判断图片的相似性。汉明距离越小,说明图片越相似。二、差值哈希算法(dHash)差值哈希算法是一种基于像素灰度值差的哈希算法。以下是该算法的主要步骤: 缩放:将图片缩放到固定大小,如8x8像素,以去除细节信息,保留主要结构。 灰度化:将图片转换为灰度图,以便只考虑亮度信息,忽...
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 =...
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。 下面是一个最简单的实现: 第一步,缩小尺寸。 将图片缩小到8×8的尺寸,总共64个像素。...
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...
比较不同图片的指纹来确定图片的相似性,比较结果越接近则说 明图片越相似;反之,比较结果差异越大,则说明图片越不相似。 图片的低频信息和高频信息 均值哈希算法的步骤 1. 缩小图片尺寸:去除高频和细节的最快方法就是缩小图片,将图片 缩小到8*8的尺寸,即总共64个像素。不需要保持纵横比,只需将 其变为8*8的正...
相似图片搜索算法 灰度就是没有色彩,RGB色彩分量全部相等。如果是一个二值灰度图象,它的象素值只能为0或1,我们说它的灰度级为2。用个例子来说明吧:一个256级灰度的图象,如果RGB三个量相同时,如:RGB(100,100,100)就代表灰度为100,RGB(50,50,50)代表灰度为50。
差异hash算法(Different hash algorithm) 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...
相似图片搜索是在自建图库中找到与检索图片语义相似的图片集,并给出相似度打分(综合图片类型、颜色、内容、布局等特征)。#相似图片搜索#相似图检索#相似图搜索算法#采集软件分享 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多8721 -- 0:11 App 学信网采集照片真的很快,十秒不到的拍照时间,抒写了我大学存在的...
Android - 一种相似图片搜索算法的实现 算法 缩小尺寸。 将图片缩小到8x8的尺寸,总共64个像素。这一步的作用是去除图片的细节,只保留结构、明暗等基本信息,摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。 简化色彩。 将缩小后的图片,转为64级灰度。也就是说,所有像素点总共只有64种颜色。