图片相似度计算方法总结 参考:奋发的菜鸟酱：常见的距离算法和相似度计算方法关于计算两张图像相似度，用深度学习去做，有什么好的方法与建议？傻啦嘿：python图像识别———图片相似度计算 1.传统方法 1.1 余弦相似度 参考: FUNNY AI：计算两图的相似性（以图搜图）把图片表示成一个向量，通过计算向量之间的余弦距离来表征两张图片的相似度 1.2 哈希算法 参考: https://blog.csdn.net/chenghaoy/article/details/均值哈希算法差值哈希算法感知哈希算法 1.3 直方图 参考:jessie：图片的相似度–直方图距离代码: 1.4 SSIM（结构相似度度量) 原理理解: https://blog.csdn.net/hedgehog__/article/details/是一种全参考的图像质量评价指标，分别从亮度、对比度、结构三个方面度量图像相似性。SSIM取值范围[0, 1]，值越大，表示图像失真越小。代码: 1.5 互信息（Mutual Information） 原理：https://blog.csdn.net/hang916/article/details/互信息(Mutual Information)是信息论里一种有用的信息度量，它可以看成是一个随机变量中包含的关于另一个随机变量的信息量，或者说是一个随机变量由于已知另一个随机变量而减少的不肯定性归一化互信息(NMI)，就是将互信息放在[0,1]之间代码: 1.6 pixelmatch 参考 : https://github.com/whtsky/pixelmatch-py 利用像素之间的匹配来计算相似度 2.深度学习方法 思路:深度特征提取+特征向量相似度计算 参考: 2.1 论文1 名称: Learning to Compare Image Patches via Convolutional Neural Networks论文：https://arxiv.org/pdf/1504.03641.pdf讲解：https://blog.csdn.net/hjimce/article/details/code: https://github.com/szagoruyko/cvpr15deepcompare 2.2 论文2 名称: The Unreasonable Effectiveness of Deep Features as a Perceptual Metric论文：https://arxiv.org/pdf/1801.03924.pdf讲解: https://blog.csdn.net/weixin_/article/details/code: https://github.com/richzhang/PerceptualSimilarity 论文提出感知相似度度量方法
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