我正在尝试构建一组图像比较模块作为开源电子商务解决方案的一部分。我一直在阅读有关使用 OpenCv 和 python 的计算机视觉中的各种技术。
目标： 我需要从网站上的 1000 张图片中提取出相似的图片。图像主要是衬衫，裤子，上衣等服装......
例如，当一些人在寻找圆点连衣裙时，他们应该看到具有相似图案并且可能具有相同颜色的产品。
到目前为止，我看到了多种提取相似图像的方法。但由于缺乏经验，无法弄清楚哪种方法是正确的。我偶然发现的一些可能的解决方案：
- 直方图比较。
- 特征匹配（它不会匹配模式吗？）
- HAAR 分类器（我认为训练大量的点缀连衣裙可能会产生结果）
- 词袋法。
- 使用局部二进制模式的纹理匹配
我也出于类似目的基于 Lucene 的 LIRE 。但无法理解哪种方法可以用于此目的。例如，在他们的文档中，他们提到 LIRE 支持以下内容：
- cl_ha .. 颜色布局
- ph_ha .. PHOG
- oh_ha .. 对手直方图
- eh_ha .. 边缘直方图
- jc_ha .. JCD
- ce_ha ..土木工程拓展署
- sc_ha .. 可缩放颜色
任何以最佳方法的输入/方向将不胜感激。