基于直方图特征完成一个图片对比的算法，给定一个基准参考图像后， 能够将目录中所有的图像最接近的十张图像进行排序显示输出（并显示相似程度）

在使用google或者baidu搜图的时候会发现有一个图片颜色选项，感觉非常有意思，有人可能会想这肯定是人为的去划分的，呵呵，有这种可能，但是估计人会累死， 开个玩笑，当然是通过机器识别的，海量的图片只有机器识别才能做到。 那用python能不能实现这种功能呢？答案是：能 利用python的PIL模块的强大的图像处理功能就可以做到，下面上代码： import colorsys def get_dominant_color(image): #颜色模式转换，以便输出rgb颜色值 image = image.convert('RGBA') #生成缩略图，减少计算量，减小cpu压力 im

标定代码在./CalibrationCamera_optimization文件下 其中./CalibrationCamera_optimization/src 中CalibrationChessboard_*.cpp负责标定 Undistort_*.cpp为去畸变后的图像与原图片对比

前三步和人脸检测代码一样 在我上一篇博客地址链接:https://blog.csdn.net/weixin_45736927/article/details/104696428 第四步 Token和工具类准备完毕,写人脸对比代码 2张对比图片 FaceMatch类 import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; public class FaceMatch{ /** * 重要提示代码中所需工具类 * FileUtil,Ba

利用sobel算子锐化边缘，增强对比度，matlab2012b编程通过，附带图片，便于移植和使用

最近项目中需要实现两组图片对比，并能将两者的区别标识出来。 在网上搜索一大堆找到一篇大神的文章，最终实现该功能，在这里记录下： 想要实现此demo，首先我们得确保电脑上已安装 openCV 和 Python 两个工具以及scikit-image和imutils两个库： 安装方法，在这里不多说，我安装的是Python3.6 和openCV2，安装方法网上自行百度谷歌； 进入正题： 新建一个新的Python文件并命名为copmarePicture.py，写入下面的代码： from skimage.measure import compare_ssim #~ import skimage as s

照片对比分析工具软件，快速的找出两张相似度极高的图片的不同之处，甚至可以用于找茬游戏的辅助哦 照片对比使用方法: 点击difference image按钮（半个普通笑脸和半个外星人笑脸的图标），此时两张图片是重叠显示的，这样你就可以看到像软件No1这篇文章截图中那样的结果，所有相同部分会使用黑白的浮雕效果显示，差异部分则使用彩色显示。如果差异部分实在太小，或者差异部分由于和浮雕效果拥有差不多的颜色，也很难找到该怎么办？ 完全没事！这种情况对于这个软件来说也是小菜一碟，你只需要再点击display difference image图标，那么相同部分会用红色显示，不同部分会使用黄颜色表示，即使像素级别的差异都可以轻松找到哦。 照片对比更新日志: 2013-05-16更新 DiffImg 2.0.0 alpha发布。 2013-02-08更新 DiffImg 1.5.0发布。 2012-8-28更新 DiffImg 1.4.0发布。 照片对比截图:

主要介绍了使用Python的PIL模块来进行图片对比的方法,搜索引擎最基本的图片搜索也是利用图片颜色值的对比来实现的,需要的朋友可以参考下

C#图片对比，支持图片局布和整体图片比对，原图采样和目标图原图采样进行比对，特征匹配 在特征描述中，我们得到了512bit的二进制描述符，该描述符的列是高方差——>低方差的排列，而高方差表征了模糊信息，低方差表征了细节信息，与人眼视网膜相似，人眼先处理的是模糊信息，再处理细节信息。因此，选取前128bit即16bytes进行匹配（异或），若两个待匹配的特征点前16bytes距离小于设定的阈值，则再用剩余的位信息进行匹配。这种方法可以剔除掉90%的不相关匹配点。注意：这里的16bytes的选取是建立在并行处理技术（SIMD）上的，并行处理技术处理16bytes与处理1bytes的时间相同；也就是说，16bytes并不是固定的，如果你的并行处理技术能处理32bytes与处理1bytes的时间相同的话，那么你也可以选取前32bytes。

个人从来没有研究过图像学，也没看过什么论文或者相关文档，写这个完全是靠google和百度，自己写了个实验了下，测试用例也少，估计有大BUG的存在，所以看的人权当学习交流，切勿生产使用。