计算图像相似度——《Python也可以》之一
声明:本文最初发表于赖勇浩(恋花蝶)的博客http://blog.csdn.net/lanphaday
先将两张图片转化为直方图,图像的相似度计算就转化为直方图的距离计算了,本文依照如下公式进行直方图相似度的定量度量:
Sim(G,S)=
其中G,S为直方图,N 为颜色空间样点数
转换为相应的 Python 代码如下:
#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8 import Image def make_regalur_image(img,size=(256,256)):
return img.resize(size).convert('RGB') def split_image(img,part_size=(64,64)):
w,h = img.size
pw,ph = part_size assert w%pw == h%ph==0 return [img.crop((i,j,i+pw,j+ph)).copy() for i in xrange(0,w,pw) for j in xrange(0,h,ph)] def hist_similar(lh,rh):
assert len(lh)==len(rh)
return sum(1-(0 if l==r else float(abs(l-r))/max(l,r))for l,r in zip(lh,rh))/len(lh) def calc_similar(li,ri):
# return hist_similar(li.histogram(),ri.histogram())
return sum(hist_similar(l.histogram(),r.histogram()) for l,r in zip(split_image(li),split_image(ri)))/16.0 def calc_similar_by_path(lf,rf):
li,ri = make_regalur_image(Image.open(lf)),make_regalur_image(Image.open(rf))
return calc_similar(li,ri) def make_doc_data(lf,rf):
li = make_regalur_image(Image.open(lf))
ri = make_regalur_image(Image.open(rf))
li.save(lf+'_regalur.png')
ri.save(rf+'_regalur.png') fd = open('stat.csv','w')
fd.write('\n'.join(l+','+r for l,r in zip(map(str,li.histogram()),map(str,ri.histogram()))))
fd.close() import ImageDraw
li = li.convert('RGB')
draw = ImageDraw.Draw(li)
for i in xrange(0,256,64):
draw.line((0,i,256,i),fill ='#F00')
draw.line((i,0,i,256),fill='#F00')
li.save(lf+'_lines.png') if __name__=='__main__':
path = r'test/TEST%d/%d.JPG'
for i in xrange(1,7):
print 'test_case_%d: %.3f%%'%(i,calc_similar_by_path('test/TEST%d/%d.JPG'%(i,1),'test/TEST%d/%d.JPG'%(i,2))*100) make_doc_data('test/TEST4/1.JPG','test/TEST4/2.JPG')
参考:
计算图像相似度——《Python也可以》之一的更多相关文章
- MatLab计算图像圆度
本文所述方法可以检测同一图像中的多个圆形(准确的说,应该是闭合图像). 在Matlab2010a中可以实现. 附录效果图: %颗粒圆度 clear;close all; %% %读取源图像 I = i ...
- 图像相似度算法的C#实现及测评
近日逛博客的时候偶然发现了一个有关图片相似度的Python算法实现.想着很有意思便搬到C#上来了,给大家看看. 闲言碎语 才疏学浅,只把计算图像相似度的一个基本算法的基本实现方式给罗列了出来,以至于在 ...
- OpenCV进行图像相似度对比的几种办法
转载请注明出处:http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/43853435, 来自:shiter编写程序的艺术 对计算图像相似度的方法,本文做 ...
- 图像相似度计算之哈希值方法OpenCV实现
http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/42153261 图像相似度计算之哈希值方法OpenCV实现 2014-12-25 21:27 29 ...
- Python OpenCV 图像相识度对比
强大的openCV能做什么我就不啰嗦,你能想到的一切图像+视频处理. 这里,我们说说openCV的图像相似度对比, 嗯,说好听一点那叫图像识别,但严格讲, 图像识别是在一个图片中进行类聚处理,比如图片 ...
- python计算余弦复杂度
import numpy as np from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity a = np.array([1, 2, 3, 4]) ...
- 深入学习OpenCV中图像灰度化原理,图像相似度的算法
最近一段时间学习并做的都是对图像进行处理,其实自己也是新手,各种尝试,所以我这个门外汉想总结一下自己学习的东西,图像处理的流程.但是动起笔来想总结,一下却不知道自己要写什么,那就把自己做过的相似图片搜 ...
- 转-------CNN图像相似度匹配 2-channel network
基于2-channel network的图片相似度判别 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50098483 作者:hjimce 一.相 ...
- 我用JAVA做了个简易图像相似度计算器
简单说两句: 笔主利用这个七夕前后两天的寂寞时光,用JAVA磨了一个简单的图像相似度计算小程序,就在刚才终于纠结完毕,输出了1.0版本,小小的满足了一下可怜的虚荣心..→_→ 使用最简单最基础的感知哈 ...
随机推荐
- MyEclipse CI 2018.9.0正式发布(附下载)
MyEclipse线上特惠,在线立享专属折扣!火热开启中>> 此MyEclipse版本增加了对较新的Wildfly服务器的支持,修复了与PDT等第三方工具的兼容性,并在IDE中包含了许多错 ...
- [LeetCode&Python] Problem 575. Distribute Candies
Given an integer array with even length, where different numbers in this array represent different k ...
- OVSSL企业证书认证
最近,在做http->https的转化,虽然我没有操作证书的安装过程,但是在这个过程中学习到不少知识呢. 因为我没有操作,所以操作上我就不知道了.下面是这个过程中要注意的一些事项: 1.公司名称 ...
- HUD 1969:Pie(二分)
Pie Time Limit: 5000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submis ...
- 线上服务内存OOM问题定位[转自58沈剑]
相信大家都有感触,线上服务内存OOM的问题,是最难定位的问题,不过归根结底,最常见的原因: 本身资源不够 申请的太多 资源耗尽 58到家架构部,运维部,58速运技术部联合进行了一次线上服务内存OOM问 ...
- dfs遍历痕迹的清理
dfs 根据遍历效果分为 有痕迹遍历和无痕迹遍历, 有痕迹遍历就是对遍历过程对全局变量进行了修改的遍历(如POJ3009中的冰球问题,每次遍历会对地图造成影响),无痕迹遍历就是不对全局变量修改的遍历( ...
- 根据日期计算星期几----蔡勒(Zeller)公式推导
计算给定日期是星期几,好象是编程都会遇到的问题,最近论坛里也有人提到这个问题,并给出了一个公式: W= (d+2*m+3*(m+1)/5+y+y/4-y/100+y/400 ...
- 使用php的curl根据关键词爬取百度搜索结果页
http://bbs.csdn.net/wap/topics/390938327 正则表达式匹配Html标签 查找所有的TD区域(最短):<td\s*.*>\s*.*<\/td& ...
- Vquery PHP 简单爬虫类
http://www.thinkphp.cn/topic/36693.html 在使用php进行网页抓取的时候你有没有感觉到用起来比较麻烦呢?目前我还没有发现php有这样针对网页抓取的类,每次用到这个 ...
- python类的继承的两种方式
class Animal(object): """docstring for Animal""" def __init__(self, na ...