在OpenCV中匹配相似的圖像

我有兩組圖像{H}和{L}。 {H}由512x512圖片組成。 {L}由{H}中的所有圖像組成，但縮小到32x32-128x128，並且壓縮僞像來自有損壓縮。在OpenCV中匹配相似的圖像

使用OpenCV將{H}中的圖像與{L}中的最接近匹配匹配的最佳方式是什麼？

2011-06-02 Dmi

另一個雖然可能慢得多的方法是做Clustering by Compression (Arxviv.org, PDF)或者use the JPEG coefficients作爲要比較的模型數據，而不是通過其他壓縮方法壓縮的未壓縮圖像數據。另請參閱Google Scholar的第一篇論文articles related to。

通過壓縮進行聚類基本上意味着使用文件Y中的（統計）模型壓縮文件X，並與大小進行比較，以使用它自己的模型數據來壓縮X.

以下是關於using different statistical models for compression的一些背景知識。 JPEG壓縮uses Huffman coding or Arithmetic coding來壓縮DC係數表。

如果較小的圖像不僅僅是下采樣和/或裁剪版本，可能更快的另一種選擇是使用Wajih建議的SIFT或SURF算法。

來源

2011-06-02 21:51:00 peterhil

那麼它在某種程度上是一個公開的問題。如果您需要根據事實匹配圖像，則不會出現仿射，透視變換，旋轉變換，那麼您所做的就是簡單地爲兩組設置一致的比例，並通過做一對一的匹配，比如相關匹配。如果您在圖像處理或計算機視覺方面知道一兩件事，您可以嘗試使用SURF，SIFT或Gist等先進的東西來匹配圖像。真的取決於你的需要。順便說一句，這將成爲一項更加困難的任務。

來源

2011-06-02 19:17:59

目前，我只是製作一個HSV空間的直方圖，並採用具有最高相關性的對。我想知道是否有更好的方法來做到這一點，因爲準確性開始時很好（80％），但隨着分辨率的下降而變差（<30％）。圖像中沒有太多顏色差異。 – Dmi 2011-06-02 19:21:22

我不同意這種方法，你的HSV空間會給你顏色信息，你需要的東西，如果你理解正確，就是邊緣信息。爲此，您需要根據某個窗口大小獲取兩個圖像的相關性，最後再進行全面掃描，然後判斷圖像是否匹配。 – 2011-06-02 19:24:26

因此，我爲什麼要尋找更好的方法。我會看看SURF，我認爲它在OpenCV的一個示例中。 – Dmi 2011-06-02 19:27:27

我有15年的圖像處理經驗，並且通常當我必須在Photoshop中精確對齊兩個幾乎相同（但可能略有不同）的圖像圖層時，我將頂層的混合模式設置爲排除（即XOR ）。當所有像素的值完全相同時，這會使圖像全黑。

你可以用OpenCV做類似的事情。

確保您縮小圖像的大小以匹配較小圖像的尺寸並使用相同的插值，因爲縮略圖已按比例縮小。這可以是最近的鄰居，即。選取網格中的每個第n個像素（四捨五入爲整個像素或像素邊界）或雙三次（一個像素在4 * n個像素之間插值計算）類型。最近鄰顯然更快......

然後做一個直方圖，並計算一些統計數據，甚至計算差異的FFT。

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2011-06-02 20:32:05 peterhil

根據我的統計數據，可以計算差異的中位數（黑色圖像）或差異的直方圖。 – peterhil 2011-06-02 21:17:40

在OpenCV中匹配相似的圖像

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