Tag: 图像比较

如何使用SIFTalgorithm来计算相似的两幅图像？

我已经使用了Andrea Vedaldi的SIFT实现来计算两个相似图像的筛选描述符（第二个图像实际上是从不同angular度放大同一个对象的图片）。 现在我无法弄清楚如何比较描述符来告诉图像有多相似 ？ 我知道这个问题，除非你以前真的玩过这些东西，否则这个问题是无法回答的，但是我认为以前做过这个的人可能会知道这个 ，于是我就提出了这个问题。 我做的小生成描述符： >> i=imread('p1.jpg'); >> j=imread('p2.jpg'); >> i=rgb2gray(i); >> j=rgb2gray(j); >> [a, b]=sift(i); % a has the frames and b has the descriptors >> [c, d]=sift(j);

find相似图像的algorithm

我需要一个algorithm，可以确定两个图像是否“相似”，并识别类似的颜色，亮度，形状等模式。我可能需要一些指针，人类大脑用什么参数来“分类”的图像。 .. 我曾经看过基于hausdorff的匹配，但似乎主要是为了匹配转换的对象和形状的图案。

我怎样才能量化两个图像之间的差异？

这是我想要做的： 我正在定期用摄像头拍照。 有点像时间stream逝的东西。 但是，如果没有什么变化，也就是说，图片几乎看起来一样，我不想存储最新的快照。 我想有一些量化差异的办法，我必须经验地确定一个门槛。 我在寻找简单而不是完美。 我正在使用python。