1. 利用matlab，想计算两张图片的相似度，要用到什么函数或者算法例如求特征值用eigs，希望能告诉操作步骤
用欧氏距离可以表征相似度。两个图相减再求平方和就可以。求和用sum()
2. 如何用Python计算上几百张图片之间的相似度
把图片表示成向量，二维拉成一维
每个维度非零即一，然后比较两个向量的汉明距离就能反向代表相似度
3. C#怎么来判断2张图片相似度
很麻烦，而且计算量很大，这个属于人工智能的范畴。
如果这“两张相似图片”可以规定很多前提，比如相同分辨率，黑白，简单几何图形。。。那么可以用基本的算法去算一下“相似度”， 也就是楼上说的，读取两张照片的像素点，然后遍历去对比灰度差值。这些有很多现成的算法，也有很多网站提供这方面的计算（直接调用API即可），但是只能得出数字化的“相似度”。
如果你要的就是两张图片像素点之间的差异，那么就去找算法即可实现。
看一参考这个网站：www.aforgenet.com 这个是国外比较知名的图像处理的网站。
但是，两张图片如果尺寸不一呢？ 如果比例不一样呢？ 如果有留白呢？彩色的呢？
所以目前最成熟的编程算法也就是识别一下字母和数字（比如谷歌可以识别照片上的门牌号和街道号），人脸识别也只是拿几个标本部位来大致判断相似度（眼睛的大小，鼻梁的高度，脸颊的宽瘦和比例）， 以人眼的标准完整的去比较两张图片是否一样是很难的，目前应该还没有这方面成熟的技术。
4. 图像视频相似度算法
前段时间公司项目用到了语音识别,图像识别,视频识别等,其实不能说是识别,应该说是相似度对比吧,毕竟相似度对比还上升不了到识别哈,等以后有了更深的理解再来讨论修改下!这次就当做一个总结吧!
其实它的原理就是一个把需要的特征总结在一个指纹码里面,进行降维成指纹码,假如个指纹码一模一样,那两张图片就想似了.下面有写怎么编译成唯一标识,再用汉明距离计算两个指纹码的相似度.
图片是采用phash算法,一共分为四步吧.
1.将图片缩放到16*16大小,这是我们选择的合适的大小,假如宽高不一样,直接将其压到16*16,去掉细节,只保留宏观;
2.图片一共是16*16的,共256个像素,我们将图片进行灰度化,灰度化就是只有黑白灰三种,从白到黑,一共分了255层;
3.灰度化之后将图片进行DCT转换(离散余弦变化),因为为了识别有的图片旋转,这个DCT转换是将图片进行了一种压缩算法;
4.我们对这个算法进行了优化,因为之前是计算像素的均值,我们为了更准确,我们取RGB,rgb一共分为255个像素,我们将255个像素分为16段,如果像素大于0-16记为0,17到32记为1,直到255,这样就得到255位的二进制,这就是这张图片的指纹码.
得到唯一标识的指纹码之后怎么去计算像素度呢?
通过汉明距离比较两个二进制距离,如果距离小于<10的话,我们就判定两张图片相似.如果两个指纹码(二进制)一模一样,我们就判定两个是一张图片,或者类似;
视频的话我们是通过ffmpeg(ff am pig),它是一个专门处理视频的框架,可以从视频中按针提取图片.然后就按照图片的相似度取对比了...
5. 计算图像相似度的算法有哪些
SIM = Structural SIMilarity（结构相似性），这是一种用来评测图像质量的一种方法。由于人类视觉很容易从图像中抽取出结构信息,因此计算两幅图像结构信息的相似性就可以用来作为一种检测图像质量的好坏.
首先结构信息不应该受到照明的影响,因此在计算结构信息时需要去掉亮度信息,即需要减掉图像的均值;其次结构信息不应该受到图像对比度的影响,因此计算结构信息时需要归一化图像的方差;最后我们就可以对图像求取结构信息了,通常我们可以简单地计算一下这两幅处理后的图像的相关系数.
然而图像质量的好坏也受到亮度信息和对比度信息的制约,因此在计算图像质量好坏时,在考虑结构信息的同时也需要考虑这两者的影响.通常使用的计算方法如下,其中C1,C2,C3用来增加计算结果的稳定性:
2u(x)u(y) + C1
L(X,Y) = ------------------------ ,u(x), u(y)为图像的均值
u(x)^2 + u(y)^2 + C1
2d(x)d(y) + C2
C(X,Y) = ------------------------,d(x),d(y)为图像的方差
d(x)^2 + d(y)^2 + C2
d(x,y) + C3
S(X,Y) = ----------------------,d(x,y)为图像x,y的协方差
d(x)d(y) + C3
而图像质量Q = [L(X,Y)^a] x [C(X,Y)^b] x [S(X,Y)^c]，其中a，b，c分别用来控制三个要素的重要性，为了计算方便可以均选择为1，C1，C2，C3为比较小的数值，通常C1=(K1 x L)^2, C2=(K2 xL)^2, C3 = C2/2, K1 << 1, K2 << 1, L为像素的最大值(通常为255).
希望对你能有所帮助。
6. C#灰度图像通过相似度算法找出相似度最高的图片
这种以图搜图可以用感知哈希算法，
第一步 缩小图片尺寸
将图片缩小到8x8的尺寸, 总共64个像素. 这一步的作用是去除各种图片尺寸和图片比例的差异, 只保留结构、明暗等基本信息.
第二步 转为灰度图片
将缩小后的图片, 转为64级灰度图片.
第三步 计算灰度平均值
计算图片中所有像素的灰度平均值
第四步 比较像素的灰度
将每个像素的灰度与平均值进行比较, 如果大于或等于平均值记为1, 小于平均值记为0.
第五步 计算哈希值
将上一步的比较结果, 组合在一起, 就构成了一个64位的二进制整数, 这就是这张图片的指纹.
第六步 对比图片指纹
得到图片的指纹后, 就可以对比不同的图片的指纹, 计算出64位中有多少位是不一样的. 如果不相同的数据位数不超过5, 就说明两张图片很相似, 如果大于10, 说明它们是两张不同的图片.
具体的c#代码可以看
usingSystem;
usingSystem.IO;
usingSystem.Drawing;
namespaceSimilarPhoto
{
classSimilarPhoto
{
ImageSourceImg;
publicSimilarPhoto(stringfilePath)
{
SourceImg=Image.FromFile(filePath);
}
publicSimilarPhoto(Streamstream)
{
SourceImg=Image.FromStream(stream);
}
publicStringGetHash()
{
Imageimage=ReceSize();
Byte[]grayValues=ReceColor(image);
Byteaverage=CalcAverage(grayValues);
Stringreslut=ComputeBits(grayValues,average);
returnreslut;
}
//Step1:Recesizeto8*8
privateImageReceSize(intwidth=8,intheight=8)
{
Imageimage=SourceImg.GetThumbnailImage(width,height,()=>{returnfalse;},IntPtr.Zero);
returnimage;
}
//Step2:ReceColor
privateByte[]ReceColor(Imageimage)
{
BitmapbitMap=newBitmap(image);
Byte[]grayValues=newByte[image.Width*image.Height];
for(intx=0;x<image.Width;x++)
for(inty=0;y<image.Height;y++)
{
Colorcolor=bitMap.GetPixel(x,y);
bytegrayValue=(byte)((color.R*30+color.G*59+color.B*11)/100);
grayValues[x*image.Width+y]=grayValue;
}
returngrayValues;
}
//Step3:Averagethecolors
privateByteCalcAverage(byte[]values)
{
intsum=0;
for(inti=0;i<values.Length;i++)
sum+=(int)values[i];
returnConvert.ToByte(sum/values.Length);
}
//Step4:Computethebits
privateStringComputeBits(byte[]values,byteaverageValue)
{
char[]result=newchar[values.Length];
for(inti=0;i<values.Length;i++)
{
if(values[i]<averageValue)
result[i]='0';
else
result[i]='1';
}
returnnewString(result);
}
//Comparehash
(stringa,stringb)
{
if(a.Length!=b.Length)
thrownewArgumentException();
intcount=0;
for(inti=0;i<a.Length;i++)
{
if(a[i]!=b[i])
count++;
}
returncount;
}
}
}