opencv 图像图片相似度比对 C# emgu实现 1、opencv 的c#版 emgu 2 、图像相似度比对 3、灰度直方图

Unity C#使用pHash算法实现图片相似度计算（判断俩张图片是否相似）。

比较图片相似度代码matlab 图像重定向质量评估 基于以下三篇论文的ARS和MLF图像重定向质量评估措施的 Matlab 实现。 用于图像重定向质量评估的纵横比相似性 (ARS)。 ICASSP 2016 用于图像重定向质量评估的基于后向注册的纵横比相似性。 提示 2016 用于重定向图像质量的基于多级特征的测量。 提示 2018 该代码已在 Windows 10 64 位操作系统上进行了测试。 要运行代码，您需要准备第一个。 是ARS措施的实施。 您可以运行以获取结果。 如果 mex 文件不兼容，请运行更新现有的 mex 文件。 在 Win 10（i7-6700 @3.4GHz 和 16GB 内存）上可能需要大约 1.2 小时。 在至强处理器上，可能会输出与论文中报道的相比略有不同的匹配结果并导致预测性能不一致。 在这种情况下，您可以使用计算结果来替换向后注册结果。 是MLF措施的实施。 您可以运行以获取结果。 MLF_code 依赖于 ARS_code，首先需要能够运行。 在 Win 10（i7-6700 @3.4GHz 和 16GB 内存）上可能需要大约 2.1 小时。

自己找了很久，根据第三方文档重写了，特别准确，可以试试

源码名称： 图片相似图识别 主要功能： 支持识别，经过角度旋转，经过干扰，经过扭曲，完全不相同但近似的图。 论坛的很多图片相似度识别源码，大体都只能对比图片高度一致的图片才有效，对于经过了旋转角度，颜色干扰，或者根本就不是一张图，但是是一种类型的图。都起不了作用，所以自己研究搞了这个源码 相关知识点来自baidu! 功能原理： 思路源自三原色也就是RGB。 众所周知RGB 色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的， RGB 即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色，这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色。 三原色，每个原色可以生成256种颜色。三通道加一起刚好就是256*3种颜色。每张图片相同的图片。所使用的颜色数量基本上近似一致。而不相同的图片，颜色使用量可以说是差距很大。 由此想到，记录红、绿、蓝三个通道的各自256中颜色的量。进行两张图片对比。设置一个容差值 假设为-100 和 + 100 为什么设置容差值呢，因为相同的一种图片 肉眼看着一致，很多时候，颜色值还是有点差距的。但是这个差距一定是

并非比较字节集操作，是一个一个像素点对比。 用途：1.监控。先载取一个图，然后图与图比较，如果相似度不到百分之90，那么有坏人来了。 2.找不同。 3.监视电脑屏幕。

本源码演示了不同图片之间的近似度，那些必须100%匹配找图的源码工具，暂时可以下岗了，因为有些软件或者游戏的界面，在不同的电脑上，显示的颜色并不是完全一致的。本源码可以匹配近似的图片，不必完全匹配。纯源码，无模块。@haijie1223。

C#比较照片的相似度，之前找的一个不好用，现在这个测试了一下还是不错的，有需要可以下载看一下

感知哈希的优点是简单快速，不受图片大小缩放的影响，缺点是图片的内容不能变更。实际应用中，往往采用更强大的pHash算法和SIFT算法，它们能够识别图片的变形。只要变形程度不超过25%，它们就能匹配原图。

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧！ import keras from keras.layers import Input,Dense,Conv2D from keras.layers import MaxPooling2D,Flatten,Convolution2D from keras.models import Model import os import numpy as np from PIL import Image from keras.optimizers import SGD from scipy import misc root_path = os.getcwd()