每張圖分成四塊，將每部分的圖片混成一種純色，對比這四個純色可以篩掉大部分的圖片
B. 如何使用Java實現屏幕找圖功能
測試代碼
[java] view plain
public static void main(String[] args) throws Exception {
findImage4FullScreen(ImageCognition.SIM_ACCURATE_VERY);
}
public static void findImage4FullScreen(int sim) throws Exception {
Dimension screenSize = Toolkit.getDefaultToolkit().getScreenSize();
int w = (int) screenSize.getWidth();
int h = 200;
Robot robot = new Robot();
BufferedImage screenImg = robot.createScreenCapture(new Rectangle(0, 0,
w, h));//對屏幕指定范圍進行截圖，保存到BufferedImage中
OutputStream out = new FileOutputStream("data/images/screen.png");
ImageIO.write(screenImg, "png", out);//將截到的BufferedImage寫到本地
InputStream in = new FileInputStream("data/images/search.png");
BufferedImage searchImg = ImageIO.read(in);//將要查找的本地圖讀到BufferedImage
//圖片識別工具類
ImageCognition ic = new ImageCognition();
List<CoordBean> list = ic.imageSearch(screenImg, searchImg, sim);
for (CoordBean coordBean : list) {
System.out.println("找到圖片,坐標是" + coordBean.getX() + ","
+ coordBean.getY());
//標注找到的圖的位置
Graphics g = screenImg.getGraphics();
g.setColor(Color.BLACK);
g.drawRect(coordBean.getX(), coordBean.getY(),
searchImg.getWidth(), searchImg.getHeight());
g.setFont(new Font(null, Font.BOLD, 20));
g.drawString("←找到的圖片在這里",
coordBean.getX() + searchImg.getWidth() + 5,
coordBean.getY() + 10 + searchImg.getHeight() / 2);
out = new FileOutputStream("data/images/result.png");
ImageIO.write(screenImg, "png", out);
}
}
額外的類
CoordBean
package cn.xt.imgCongnition;
public class CoordBean {
private int x;
private int y;
/**
* 獲取x坐標
*
* @return x坐標
*/
public int getX() {
return x;
}
public void setX(int x) {
this.x = x;
}
/**
* 獲取y坐標
*
* @return
*/
public int getY() {
return y;
}
public void setY(int y) {
this.y = y;
}
}
RgbImageComparerBean
package cn.xt.imgCongnition;
/**
* RGB 相關，圖片相似度計算時使用
*
*/
public class RgbImageComparerBean {
/****** 顏色值數組，第一緯度為x坐標，第二緯度為y坐標 ******/
private int colorArray[][];
/*** 是否忽略此點，若為true，則不納入比較的像素行列。 ***/
private boolean ignorePx[][];
/**** 圖片的寬高 ****/
private int imgWidth;
private int imgHeight;
// 圖片的像素總數
private int pxCount;
/**
* 獲取圖像的二維數組組成
*
* @return 圖像的二維數組
*/
public int[][] getColorArray() {
return colorArray;
}
/**
* 要對比的像素總數,會自動篩選掉不對比的顏色
*
* @param pxCount
*/
public void setPxCount(int pxCount) {
this.pxCount = pxCount;
}
/**
* 設置顏色二維數組
*
* @param colorArray
* 顏色二維數組，一維為x軸，二維為y軸
*/
public void setColorArray(int[][] colorArray) {
this.colorArray = colorArray;
this.imgWidth = this.colorArray.length;
this.imgHeight = this.colorArray[0].length;
this.pxCount = this.imgWidth * this.imgHeight;
}
/**
* 是否忽略此點，若為true，則不納入像素比較行列。
*
* @return 具體x，y坐標的那個像素點
*/
public boolean[][] getIgnorePx() {
return ignorePx;
}
/**
* 是否忽略此點，若為true，則不納入像素比較行列。
*
* @param ignorePx
* 具體x，y坐標的那個像素點
*/
public void setIgnorePx(boolean[][] ignorePx) {
this.ignorePx = ignorePx;
}
/**
* 獲取圖像的寬度
*
* @return 圖像寬度
*/
public int getImgWidth() {
return imgWidth;
}
/**
* 獲取圖像的高度
*
* @return 圖像高度
*/
public int getImgHeight() {
return imgHeight;
}
/**
* 獲取圖像里像素的總數
*
* @return
*/
public int getPxCount() {
return pxCount;
}
}
C. Java 如何對比兩張圖片的相似度
這是java的弱項，屬於純演算法范疇，應該沒有什麼辦法。
希望回答能給你帶來幫助~
如果滿意，請採納，如還有疑問，可繼續追問！
您也可以向我們團隊發出請求，會有更專業的人來為您解答！
D. Java 如何對比兩張圖片的相似度
這是java的弱項，屬於純演算法范疇，應該沒有什麼辦法。
希望回答能給你帶來幫助~
如果滿意，請採納，如還有疑問，可繼續追問！
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E. 怎麼用一張圖片查找電腦中相似的圖片，用什麼軟體可以辦到就像警察用圖片去找罪犯一樣，找出相似度比較
PicasaGoogle 的圖片管理工具Picasa，數秒鍾內就可找到並欣賞計算機上的圖片。 Picasa 原為獨立收費的圖像管理、處理軟體，其界面美觀華麗， 功能實用豐富。後來被 Google 收購並改為軟體， 成為了 Google 的一部分，它最突出的優點是搜索硬碟中的相片圖片的速度很快，當你輸入一個字後，准備輸入第二個字時，它已經即時顯示出搜索出的圖片。不管照片有多少，空間有多大，幾秒內就可以查找到所需要的圖片
F. Java如何從攝像頭獲取照片和本地圖片對比相似度，我目前做了一個從攝像頭自動拍照，可是在運行類的時
你好牛啊· 對比相似度我不懂，不過對你的調用攝像頭拍照很有興趣
G. 用java判斷兩個文件的相似度
兩個文件轉化為二進制流數組或者鏈表，定義一個int變數n初值為0，遍歷兩個文件數組，每個節點相同無操作，不同n++;
然後拿 n與 文件數組的大小做比較，，，
H. java 可不可以實現，對屏幕內圖像或顏色的採集，並且與現有的進行相似度對比。返回一個坐標值。
可以實現.像PHOTOSHOP的功能
I. 求java中關於圖像檢索的演算法
將有效的文本檢索技術應用到圖像檢索中,結合人眼視覺特性及方塊編碼的思想,提出了一種基於圖像關鍵子塊的檢索演算法.即首先利用圖像方塊編碼的思想將圖像預先分成互不重疊的子圖像塊,然後利用方塊編碼的思想,根據塊的灰度差對這些子圖像進行獨立地編碼,這些子圖像的方塊編碼構成的塊不僅能有效的描述圖像的紋理內容,而且可以反映圖像的形狀分布和邊緣分布.以此來定義圖像的關鍵子塊.最後藉助文本檢索技術來實現圖像檢索.同時,考慮到不同類型關鍵子塊在圖像中出現的頻度對檢索效果的影響,又提出了相應的改進演算法.實驗結果表明,該演算法是有效的