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[编辑] 我设计了一些用于图像比较的代码。匹配的部分仍然有点缺陷，我希望得到一些帮助。该项目可以在 - GitHub 上找到。

我有这两个图像Img1和Img2：

在此处输入图像描述 在此处输入图像描述

当我在 openCV 中使用以下命令时

Mat img1 = Highgui.imread("mnt/sdcard/IMG-20121228.jpg");
Mat img2 = Highgui.imread("mnt/sdcard/IMG-20121228-1.jpg");

try{
    double l2_norm = Core.norm( img1, img2 );
    tv.setText(l2_norm+"");
} catch(Exception e) {
    //image is not a duplicate
}

我得到 l2_norm 的双倍值。对于重复的图像对，此双精度值会有所不同。但如果图像不同，则会引发异常。这是我识别重复图像的方式吗？或者有没有更好的方法？我已经广泛搜索并找不到一个真正令人信服的答案。我想要关于如何比较两个图像并获得布尔值true或false取决于图像的代码和解释。

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Scalar blah= Core.sumElems(img2);
    Scalar blah1=Core.sumElems(img1);

    if(blah.equals(blah1))
    {
        tv.setText("same image");
    }
    }

我试过这个，但if条件永远不会满足。我假设有一些差异，但没有compare. Scalar我该怎么办？

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try{
    Scalar blah= Core.sumElems(img2);
    Scalar blah1=Core.sumElems(img1);
    String b=blah.toString();
    String b1=blah1.toString();
    System.out.println(b+" "+b1);
    double comp=b.compareTo(b1);
    tv.setText(""+comp);
    }

这种方法又是有缺陷的。虽然它可以用来比较准确度不错的图像，但当图像大小不同时它会失败。

当图像尺寸不同并且我打印标量值时，我得到了这个：

[9768383.0, 1.0052889E7, 1.0381814E7, 0.0] [1.5897384E7, 1.6322252E7, 1.690251E7, 0.0]

与比较相同尺寸的图像时相比，第二个和第三个数字之间的差异虽然不大，但还是相当大的。然而，第一个数字遭受的变化最大。

比较两个图像的内容的最佳最快方法是什么？

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我正在使用我在这里找到的代码。

我无法弄清楚的是如何初始化MatOfKeyPoint变量keypoints和logoKeypoints. 这是我的代码片段：

           FeatureDetector detector = FeatureDetector.create(FeatureDetector.SURF);
        //FeatureDetector detector = FeatureDetector.create(FeatureDetector.FAST);
        //Imgproc.cvtColor(img1, img1, Imgproc.COLOR_RGBA2RGB);
        //Imgproc.cvtColor(img2, img2, Imgproc.COLOR_RGBA2RGB);

        DescriptorExtractor SurfExtractor = DescriptorExtractor
        .create(DescriptorExtractor.SURF);


        //extract keypoints
        MatOfKeyPoint keypoints, logoKeypoints;
        long time= System.currentTimeMillis();
        detector.detect(img1, keypoints);
        Log.d("LOG!", "number of query Keypoints= " + keypoints.size());
        detector.detect(img2, logoKeypoints);
        Log.d("LOG!", "number of logo Keypoints= " + logoKeypoints.size());
        Log.d("LOG!", "keypoint calculation time elapsed" + (System.currentTimeMillis() -time));

        //Descript keypoints
        long time2 = System.currentTimeMillis();
        Mat descriptors = new Mat();
        Mat logoDescriptors = new Mat();
        Log.d("LOG!", "logo type" + img2.type() + "  intype" + img1.type());
        SurfExtractor.compute(img1, keypoints, descriptors);
        SurfExtractor.compute(img2, logoKeypoints, logoDescriptors);
        Log.d("LOG!", "Description time elapsed" + (System.currentTimeMillis()- time2));

我显然无法初始化变量keypoints并logoKeypoints为空，因为那时我将收到一个空指针异常。如何初始化它们？

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3 回答 3

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你应该明白这不是一个简单的问题，你可以遵循不同的概念。我只会指出两个没有源代码的解决方案。

  1. 直方图比较：您可以将两张图像转换为灰度，在 [0,...,255] 范围内制作直方图。每个像素值都将被计算在内。然后使用两个直方图进行比较。如果像素强度的分布等于或高于某个阈值（可能是所有像素的 90%），您可以将此图像视为重复图像。但是：这是最简单的解决方案之一，如果任何图片具有均等分布，则它是不稳定的。
  2. Interest-Point-Detectors/-Descriptors：看看 SIFT/SURF 图像检测器和描述符。检测器将尝试确定图像中强度的唯一关键点。将在此位置 I(x,y) 处计算描述符。具有蛮力方法和欧几里德距离的普通匹配器可以使用它们的描述符匹配这些图像。如果图像是重复的，则给定匹配的比率应该非常高。这个解决方案很好实施，并且可能有足够的关于这个主题的教程。

我希望这会有所帮助。请询问您是否有问题。

[UPDATE-1] C++ 教程： http://morf.lv/modules.php?name=tutorials&lasit=2#.UR- ewKU3vCk

一些 JavaCV 教程：http ://code.google.com/p/javacv/w/list

[UPDATE-2] 这是一个使用默认参数的 SIFT-Detector 和 SIFT-Descriptor 示例。RANSAC 单应性阈值为 65，重投影误差（epsilon）为 10，启用交叉验证。您可以尝试计算匹配的。如果 Inliner-Outlier-Ratio 太高，您可能会将此对视为重复项。 使用 SIFT-detector 和 SIFT-descriptor 匹配 img1 和 img2 例如：这些图像在 IMG1 中产生 180 个关键点，在 IMG2 中产生 198 个关键点。匹配的描述符有 163 个，其中只有 3 个是异常值。所以这给出了一个非常好的比率，这仅意味着这些图像可能是重复的。

[UPDATE-3] 我不明白你为什么可以初始化 MatOfKeypoints。我已经阅读了 API，并且有一个公共构造函数。并且：您可以使用要分析的图像的垫子。这是非常好的。=)

MatOfKeyPoint reference = new MatOfKeyPoint(matOfReferenceImage);

对于匹配，请使用BRUTEFORCE_SL2 Descriptor-Matcher，因为您需要 SURF 或 SIFT 的欧几里得距离。

于 2013-02-16T10:37:51.903 回答
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用于cv2.absDiff计算图片之间的差异并cv2.sumElems获得所有像素差异的总和。

然后发明一个阈值来判断两个图像是否相似。

于 2013-02-13T13:09:19.173 回答
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您可以尝试以下代码：

Mat img1 = Highgui.imread("mnt/sdcard/IMG-20121228.jpg");
Mat img2 = Highgui.imread("mnt/sdcard/IMG-20121228-1.jpg");
Mat result = new Mat();

Core.compare(img1,img2,result,Core.CMP_NE);

int val = Core.countNonZero(result);

if(val == 0) {
    //Duplicate Image
} else {
    //Different Image
}

在代码比较函数中，将比较两个图像，然后如果图像之间存在不相似性，则特定矩阵值将为 255，所有其他值将为零。然后您可以计算非零值的数量以确定图像是否相等。这仅适用于完全相同的图像。

如果您想比较忽略光效的图像，我建议您先生成边缘图像（使用 OpenCV 的 canny 函数），然后比较图像。

希望这个回答对你有帮助！！

于 2013-02-21T14:04:25.947 回答