图像处理中，有哪些算法可以用来比较两张图片的相似度？ 比较图片中物体的边缘、轮廓等。图片是grayscale 计算图片的相似度方法1 + hash_img 计算方法 1、图片缩放为10×10（缩放比例因图片大小而异） 2、读取每一点灰度化后的像素 3、计算每一行的像素平均值 4、生成特征序列。 把每一点的像素与所在行的像素平均值作比较 - 如果大于像素平均值，则特征序列+‘1’，反之+‘0’ - 最后得到的特征序列，是由 1 和 0 组成的字符串(如：) 5、对比两张图片的特征序列 - 相同的位数越多，图片相似度越高 - 把相似度定义为：相似度 = 特征序列相同的位数➗特征序列长度 代码实现 示例： 输出： 1.png和2.png的相似度为61% 3.png和4.png的相似度为89% 计算图片的相似度方法2 + 比较每个像素点的RGB值是否在阈值范围内 记录相同像素点个数记录不同像素点个数记录所有像素点个数相同像素点比例不同像素点比例 判断两个像素是否相同取两个图片像素点比较每个像素点的RGB值是否在阈值范围内 1. `abs(piex1[0] – piex2[0]) < threshold ` 2. `abs(piex1[1]- piex2[1]) < threshold ` 3. `abs(piex1[2] – piex2[2]) < threshold`若两张图片的RGB值都在某一阈值内，则认为它的像素点是一样的 代码实现 结构性相似度SSIM ssim结合了亮度，对比度，结构信息算法相对复杂，可以使用skimage进行使用 距离度量(6种) 1. 欧几里得距离（Euclidean Distance）以及欧式距离的标准化（Standardized Euclidean distance） 2. 明可夫斯基距离(Minkowski Distance) 3. 曼哈顿距离（Manhattan Distance） 4. 切比雪夫距离（Chebyshev Distance） 5. 马哈拉诺比斯距离(Mahalanobis Distance) 6. 海明距离（Hamming distance） 相似度度量（9种） 相似度度量（Similarity），即计算个体间的相似程度与距离度量相反，相似度度量的值越小，说明个体间相似度越小，差异越大 1. 余弦相似度 (Cosine Similarity) 2. 调整余弦相似度 (Adjusted Cosine Similarity) 3. 皮尔森相关系数 (Pearson Correlation Coefficient) 4. Jaccard相似系数 (Jaccard Coefficient) 5. Tanimoto系数（广义Jaccard相似系数） 6. 对数似然相似率 7. 互信息/信息增益，相对熵/KL散度 8. 信息检索–词频-逆文档频率（TF-IDF） 9. 词对相似度–点间互信息 图像相似度比较算法 1. 全局比较算法全局比较算法表示算法计算整体图片的特征后，使用此特征进行匹配常见如hash类算法，hist直方图算法，ssim结构相似度算法 平均hash： 感知hash： 比较hash指相似度： 2. 局部信息相似度比较局部信息的相似度比较，主要使用sift，orb等关键点的信息进行匹配具有一定的尺度不变性和旋转不变性能适应比较图片存在一定位移的情况orb相比sift等拥有更高的性能，ORB： 3. 语义层面比较语义层面的比较，指的是基于深度学习预训练模型输出的特征进行比较因为基于imagenet的预训练模型，对图片有非常强的特征提取能力对于画面主体类别单一，变化较大但是类别相同的情况能较好的区分 基于moilenetv2模型的转换和使用：
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