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我正在寻找最好的库来搜索两个不同图像中的相同区域，所有图像都以 JPEG 压缩，有很多噪音。我很难找到一个。问题是，如果您缩放 jpeg，您会看到它看起来像莫奈，我的意思是，噪声包含与原始图像没有直接链接的调色板。因此，我需要找到“最相似的数组”，而不是在图像中搜索相同的数组。

这些图片来自googlemap类似网站的随机截图，图片不能是jpeg以外的其他格式。

我尝试了很多手动方式。

我的方法之一是：

  • 将我的两个图像转换为较小的图像
  • 在 4bpp 图像中更改它们，甚至更少的颜色
  • 拍摄图像 1 的一小部分
  • 在图像 2 中搜索图像 1 的裁剪部分的 byte[] 数组版本
  • 不是寻找相同的，而是寻找相似的匹配。

    该算法有效，但我在一维数组中做所有事情，而且速度很慢。

    是否有可以直接执行此算法的现有库？

    我的算法是：

        // Where SRC is the bigger image in which I search
    // Offset is where in my small image I start to search
    // Len is how long is my searched array
    // Size is the size of the bigger image in which I'm searching.
    // private Point simpleSearch(byte[] src, int offset, int len, byte[] search, Size size)
    {
        byte[] ddd = new byte[len];
        Array.Copy(search, offset, ddd, 0, len);
        int lowest = 100000000;
        int locmatch = 0;
        for (int i = 0; i < src.Length - len; i++)
        {
            int thed = 0;
            for (int a = 0; a < len; a++)
            {
                int diff = Math.Abs(src[i + a] - ddd[a]);
                thed += diff;
            }

            thed = thed / len;
            if (thed < lowest)
            {
                lowest = thed;
                locmatch = i-len;
            }
        }

        int yy = (locmatch / size.Width);
        int xx = locmatch - (yy * size.Width);
        Point p = new Point(xx, yy);
        return p;
    }
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    1 回答 1

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    是的，相关性或光谱特征是判断两个图像区域相似程度的方法。但我认为您在这里真正想要的是一种有效搜索重叠区域的算法。

    对应问题是计算机视觉中一个定义明确的问题，它试图找出图像的哪些部分对应于另一个图像的哪些部分。有基于RANSAC的算法。

    还有一种四叉树算法可以将复杂度降低到对数顺序。

    于 2012-04-27T21:20:10.573 回答