opencv 灰度图片相似度

2024-11-04

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索的流程整理一下,想到什么说什么吧. 首先在进行图片灰度化处理之前,我觉得有必要了解一下为什么要进行灰度化处理. 图像灰度化的目的是什么? 将彩色图像转化为灰度图像的过程是图像的灰度化处理.彩色图像中的每个像素的颜色由R,G,B三个分量决定,而每个分量中可取值0-255,这样一个像素点可以有1600

opencv学习笔记（六）直方图比较图片相似度

opencv学习笔记(六)直方图比较图片相似度 opencv提供了API来比较图片的相似程度,使我们很简单的就能对2个图片进行比较,这就是直方图的比较,直方图英文是histogram, 原理就是就是将图片转换成直方图,然后对直方图进行比较,在某些程度,真实地反映了图片的相似度. 代码如下: #include <iostream> #include <cv.h> #include <highgui.h> using namespace std; using namespa

iOS,OC,图片相似度比较,图片指纹

上周,正在忙,突然有个同学找我帮忙,说有个需求:图片相似度比较. 网上搜了一下,感觉不是很难,就写了下,这里分享给需要的小伙伴. 首先,本次采用的是OpenCV,图片哈希值: 先说一下基本思路: 1. 缩小尺寸:将图像缩小到8*8的尺寸,总共64个像素.这一步的作用是去除图像的细节,只保留结构/明暗等基本信息,摒弃不同尺寸/比例带来的图像差异: 注:实际操作时,采取了两种尺寸作对比(10*10,100*100)尺寸再大的话就会性能影响就会较大了,我实现了两种,目的是为了展示怎么设定不同

用 Python 和 OpenCV 检测图片上的条形码

用 Python 和 OpenCV 检测图片上的的条形码这篇博文的目的是应用计算机视觉和图像处理技术,展示一个条形码检测的基本实现.我所实现的算法本质上基于StackOverflow 上的这个问题,浏览代码之后,我提供了一些对原始算法的更新和改进. 首先需要留意的是,这个算法并不是对所有条形码有效,但会给你基本的关于应用什么类型的技术的直觉. 假设我们要检测下图中的条形码: 图1:包含条形码的示例图片现在让我们开始写点代码,新建一个文件,命名为detect_barcode.py,打开并编

基于2-channel network的图片相似度判别

一.相关理论本篇博文主要讲解2015年CVPR的一篇关于图像相似度计算的文章:<Learning to Compare Image Patches via Convolutional Neural Networks>,本篇文章对经典的算法Siamese Networks 做了改进.学习这篇paper的算法,需要熟悉Siamese Networks(经典老文献<Signature Verification Using a Siamese Time Delay Neural Network

atitit.图片相似度与图片查找的设计获取图片指纹

atitit.图片相似度与图片查找的设计. 1. 两张图片相似算法 1 2. DCT(离散余弦变换(DiscreteCosineTransform))编辑 2 3. 编辑距离编辑 3 4. Java数字图像处理基础知识 - 必读 3 5. 汉明距离 4 5.1. 目录 4 5.2. 1介绍 5 6. Attilax框架实现 5 6.1. 获取图片指纹 5 6.2. 获取图像不相似度 6 7. 参考 6 1. 两张图片相似算法 ,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

Android实现图片相似度

Android实现图片相似度最近公司有一个需求,就是希望能判断用户提交的照片是否是身份证的正面或者反面.可以通过预设一张拍摄清晰的身份证正面或者反面,来对比是否相似,那么问题就转化为如何计算两张图片相似度.找到一篇阮一峰老师当年的博客很有启发,于是根据他说的每一步用Android里的方法来实现. 第一步,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. Bitmap bitmap8 = Thum

Atitit 图像处理灰度图片灰度化的原理与实现

Atitit 图像处理灰度图片灰度化的原理与实现 24位彩色图与8位灰度图首先要先介绍一下24位彩色图像,在一个24位彩色图像中,每个像素由三个字节表示,通常表示为RGB.通常,许多24位彩色图像存储为32位图像,每个像素多余的字节存储为一个alpha值,表现有特殊影响的信息[1]. 在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示一种灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值,因此,灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值(又称强度值.亮度值),灰度范围为0-255[2].这样就得到一幅图片

Android OpenCV实现图片叠加，水印

关于如何用纯OpenCV实现图片叠加的例子实在是太少,太多的是使用 C++,JNI实现的,如果要用C++的话,我们为啥不转行做C++ 下面的例子基于 Android JavaCV 实现了在im_beauty 美女图片上添加im_flower3 小花图片并显示需要在res/drawable目录下放两个文件 im_beauty, im_flower3 注意im_flower3一定要比im_beauty图片尺寸要下小 package com.KyleOpencvImageAdd; impor

python 对比图片相似度

最近appium的使用越来越广泛了,对于测试本身而言,断言同样是很重要的,没有准确的断言那么就根本就不能称之为完整的测试了.那么目前先从最简单的截图对比来看.我这里分享下python的图片相似度的代码.目前我自己工作中全部是使用python的PIL库,绝对很赞! #sudo pip install PIL def pil_image_similarity(filepath1, filepath2): from PIL import Image import math import operato

使用 opencv 将图片压缩到指定文件尺寸

前言图片压缩应用很广泛,如生成缩略图等.前期我在进行图片处理的过程中碰到了一个问题,就是如何将图片压缩到指定尺寸,此处尺寸指的是生成图片文件的大小. 我使用 opencv 进行图片处理,于是想着直接使用 opencv 进行图片压缩处理, opencv 本身包含了压缩到指定像素大小的方法,奈何寻找了很多方法均不能压缩到指定文件尺寸,于是自己在思考后写出了此方法.本文使用python语言. 一. opencv 常规使用 opencv 无需多言,做过图片处理的人应该都知道此类库,下面我介绍一些常用方

c语言数字图像处理（一）：bmp图片格式及灰度图片转换

本篇文章首先介绍了bmp图片格式,主要参考wiki上的内容,包括bmp文件的存储方式,对于一些常见的bmp文件格式都给了例子,并且对8位 16位RGB555 16位RGB565格式的bmp文件进行了简单分析,最后的代码可以将8位,16位,24位,32位色彩深度的bmp文件转化位8位灰度图片,用作后续文章中算法的测试图片. Bmp file structure Bitmap file header DIB header (bitmap information header) compression

通过CSS3实现：鼠标悬停图片360度旋转效果

效果很好玩,代码很简单: 效果: 鼠标放置在图片上:360度顺时针旋转鼠标离开图片:图片260度逆时针旋转只要将下面代码拷贝过去,并将图片改成你想要的就可以看到效果 <!doctype html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>鼠标悬停图片360度旋转效果</title> <style> .xwcms { width: 220px; heig

C#图片处理之:旋转图片90度的整数倍

原文:C#图片处理之:旋转图片90度的整数倍旋转图片90的整数倍那真是太简单了. public static Bitmap KiRotate90(Bitmap img) ...{ try ...{ img.RotateFlip(RotateFlipType.Rotate90FlipNone); return img;

原生Js封装的产品图片360度展示

挺简单的一段程序,但是效果不错: 1.把需要展示的36张图片先预加载到浏览器缓存里 2.给展示图片的div添加方法 3.通过鼠标左右移动的像素转换图片在线效果预览:http://jsfiddle.net/dtdxrk/SnSGj/embedded/result/ <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; char

opencv的图片的灰度处理‘

#include "stdafx.h" //实现将彩色图片转换成灰度图 int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){ IplImage *image; //初始化保存原始图像 IplImage *result; //保存灰度图 image = cvLoadImage("图片3.jpg",-1); int channel =-1; int depth =image->depth; CvSize sz; sz.width =image

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,本文做了如下总结,主要有三种办法: 1.PSNR峰值信噪比 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio),一种全参考的图像质量评价指标. 简介:https://en.wikipedia.org/wiki/Peak_signal-to-noise_ratio PSNR是最普遍和使用最为广

python3+openCV实现图片的人脸人眼检测，原理+参数+源代码

上学时候用matlab学过一些图像处理的基础知识,当时课程作业是用haar实现人脸检测 but当时是心思根本不在图像处理上,so找了个同学帮忙做的,自己没上心然鹅天道好轮回,现在捡起来了原来的算法一脸懵逼,自己挖的坑再深也得跳下去啊! 先上一张经典的lena图镇场子! 流程图: 读取一张图片→转灰度图→人眼/人脸检测→标识出来→显示/保存结果其中,重中之重就是怎样进行检测?下面主要讲一下openCV中现成的一种算法——Haar 算法详解请参考https://blog.csdn.net/pla

opencv实现图片缩放

源码 #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { // cvLoa

OpenCV2学习笔记（十四）：基于OpenCV卡通图片处理

得知OpenCV有一段时间.除了研究的各种算法的内容.除了从备用,据导游书籍和资料,尝试结合链接的图像处理算法和日常生活,第一桌面上(随着摄像头)完成了一系列的视频流处理功能.开发平台Qt5.3.2+OpenCV2.4.9. 本次试验实现的功能主要有: 调用摄像头捕获视频流: 将帧图像转换为素描效果图片: 将帧图像卡通化处理: 简单地生成"怪物"形象: 人脸肤色变换. 本节全部的算法均由类cartoon中的函数cartoonTransform()来实现: // Frame:输入每一帧图

用 Python 和 OpenCV 检测图片上的条形码（转载）

原文地址:http://python.jobbole.com/80448/ 假设我们要检测下图中的条形码: # load the image and convert it to grayscale 12 image = cv2.imread(args["image"]) 13 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 14 15 # compute the Scharr gradient magnitude representatio

opencv 灰度图片相似度

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