利用OpenCvSharp实现感知哈希算法进行图片相似度对比及Stitcher类图像拼接生成全景图像 vs2015环境

调用DGI相关API计算图像哈希, 计算两个图像的相似度, 此源码并非原创, 跟根据论坛某位大大开源修改版, 原开源计算的图片需要先写到磁盘,提供图片路径, 本修改版 是直接提供图像字节集计算

Win32 API to compare two images(.gif,.jpg,.bmp)

修改https://codeload.github.com/philipbl/duplicate-images/zip/master的代码，python2版本

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在一个范围内。因为如果范围太大的话。肉眼都能看出来颜色不一样了。所以更别说软件了。 设置容差值之后 累计 256*3 个颜色的颜色用量。进行对比。再受容差值的影响。最终计算的结果。进行一个百分比计算。就可以得出图片的相似度。 经过实际测试，一般情况下 百分之55以上的相似度，基本上可以判定位同一种类图。因为如果不是一个种类的。相似度基本上是30以下 因为颜色的用量是天壤之别。

Matlab余弦相似度算法判断图片相似度并识别源代码 Matlab 余弦相似度 图像匹配 可直接运行 Matlab余弦相似度算法判断图片相似度并识别源代码 Matlab 余弦相似度 图像匹配 可直接运行

实现两张图片相似度的对比的算法，参数两个图片，返回double类型的相似度

图片相似度算法，可识别出缩放，拉伸，亮暗后的同一张图片-附件资源

一款小巧的图像相似度比对软件，简单运行，既可以检测同一个目录下不同图片的相识度。同事推荐了一款图像差异性比对软件。

主要介绍了javascript实现图片相似度算法，大家参考使用吧