image - OpenCV：指纹图像并与数据库进行比较

Question

我有一个图像数据库。当我拍摄一张新照片时，我想将它与该数据库中的图像进行比较并获得相似度分数（使用 OpenCV）。这样我想检测，如果我有一个与新鲜图片非常相似的图像。

是否可以创建我的数据库图像的指纹/散列并匹配新的图像？

我正在寻找算法代码片段或技术演示，而不是商业解决方案。

最好的，

斯特凡

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正如 Pual R 所评论的，这种“指纹/哈希”通常是一组特征向量或一组特征描述符。但是计算机视觉中使用的大多数特征向量通常在计算上过于昂贵，无法针对数据库进行搜索。所以这个任务需要一种特殊的特征描述符，因为像 SURF 和 SIFT 这样的描述符即使经过各种优化也会花费太多时间来搜索。

OpenCV 对您的任务（对象分类）的唯一作用是实现视觉词袋（BOW）。

它可以计算特殊类型的图像特征和训练视觉词汇。接下来，您可以使用此词汇表在数据库中查找相似图像并计算相似度得分。

这是词袋的 OpenCV 文档。OpenCV 也有一个名为bagofwords_classification.cpp. 它真的很大，但可能会有所帮助。

score 2 · Accepted Answer

基于内容的图像检索系统仍然是一个活跃的研究领域：http ://citeseerx.ist.psu.edu/search?q=content-based+image+retrieval

首先，您必须清楚，在您的上下文中什么构成相似：

相似的颜色分布：对图像的细分使用类似颜色描述符的东西，你应该会得到一些相当令人满意的结果。
相似对象：由于计算机不知道对象是什么，除非您对对象（或少数对象类）有一些广泛的领域知识，否则您不会走得太远。关于当前研究状态的一个很好的概述可以在这里（结果）和很快在这里看到。

对于您描述的问题，没有“满足所有需求”的算法。您可以分享的问题细节越多，您可能会得到更好的答案。发布一些具有代表性的图像（如果可能）并描述期望的结果也非常有帮助。

如果它已经存在，这对于computer-vision.stackexchange.com来说将是一个很好的问题。

score 0 · Accepted Answer

You can use pHash Algorithm and store phash value in Database, then use this code:

double const mismatch = algo->compare(image1Hash, image2Hash);

Here 'mismatch' value can easly tell you the similarity ratio between two images.

pHash function:

These function are well Enough to evaluate Image Similarities in Every Aspects.

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