算法比較兩個圖像與模式 - Python

Question

我想問你的幫助。我是學生和學術研究我正在設計一個系統，其中一個模塊負責比較低分辨率簡單圖像（img，jpg，jpeg，png，gif）。但是，如果我可以在Python中編寫實現以及如何開始，我需要指導。也許有人會遇到過這樣的事情，並且能夠分享他們的知識。

問題1 - 簡單的版本 輸入數據必須以圖案（包括圖像）進行比較，並且該數據輸出將包含關於相似性（百分比）的程度的信息，和該圖案的圖像，以所述給定的輸入是最相似的。在這個版本中，假定是，在輸入圖像不以任何方式修改（即，不旋轉，傾斜等）

問題2 - 困難版本 輸入數據必須與模式相比較（包括圖像），並且數據輸出將包含關於相似程度（百分比）的信息以及給定輸入與其最相似的圖案的圖像。在這個版本中，推測是輸入圖像可以旋轉

你們有些人可以告訴我我需要做什麼以及如何開始。我會感謝任何幫助。

Answer 1

作爲初學者，您可以使用matplotlib或Python成像庫（PIL）讀取圖像。 比較模式可以通過互相關來完成，您可以使用scipy或numpy進行互相關。由於你只有很少的像素，我會選擇不使用傅立葉變換的numpy。

import pylab as P 
import numpy as N 

# read the images  
im1 = P.imread('4Fsjx.jpg') 
im2 = P.imread('xUHhB.jpg') 

# do the crosscorrelation 
conv = N.convolve(im1, im2) 
# a measure for similarity then is: 
sim = N.sum(N.flatten(conv)) 

請注意，這是一個非常快速和骯髒的方法，你應該把錢花在如何改進它，甚至不包括你提到的旋轉頗有些想法。無論如何;此代碼可以讀取圖像，併爲您提供相似性度量，但convolve不適用於顏色編碼數據。我希望它會給你一些啓動。

Answer 2

這裏是一些僞代碼的開始。我強烈建議讓numpy/scipy來幫助解決這個問題。

#read the input image: 
files = glob.glob('*.templates') 
listOfImages = [] 
for elem in files: 
    imagea = scipy.misc.imread(elem) 
    listOfImages.append(imagea) 

#read input/test imagea 
targetImage = scipy.misc.imread(targetImageName) 

現在通過每個listOfImages的環和計算的「距離」 注意，這可能是最難的部分。如果兩幅圖像相似，你將如何決定 ？使用直接像素比較？使用 圖像直方圖，使用一些圖像對齊度量（這將是有用的 爲您的困難版本）。一些簡單的陷阱，我注意到你上傳的圖片大小不同。如果圖像尺寸不同，則您必須掃描圖像上的 。另外，圖像可以縮放嗎？然後，你要麼需要有一個規模不變度量，或嘗試在不同的尺度

#keep track of the min distance 
minDistance = Distance(targetImage,listOfImages[0]) 
minIndex = 0 
for index,elem in enumerate(listOfImages): 
    currentDistance = Distance(targetImage,elem) 
    if currentDistance < minDistance: 
    minDistance = currentDistance 
    minIndex = index 

距離函數是其中的挑戰是橫掃，但我會留給 你。