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我使用区域生长从 CT 图像中分割了肝脏。我需要计算参考图像和分割区域之间的 RMS 误差。当我运行代码时，我得到 1.1146 的输出。当我重新排列输入的顺序时，我得到的值为 2.2164。我不知道我有多准确。因为，我不知道 RMS 误差的范围。第一张图像是参考图像“ref3.jpg”，第二张图像是分割图像“m5.jpg”。请帮助我。我的代码是，

我觉得我有一个非常典型的图像比较问题，我的谷歌没有透露答案。

我想每 X 秒传输一次桌面的静止图像。目前，如果新旧图像仅相差一个像素，我们就会发送新图像。通常只有一些非常小的变化，比如时钟或图标，如果我可以将更改的部分发送到服务器并更新图像（带宽更少），那就太好了。

我设想的计划是得到一个已经改变的区域的矩形。例如，如果时钟发生变化，屏幕捕获包含变化的最小矩形，并将其连同其 (x, y) 坐标一起发送到服务器。然后，服务器将通过在指定坐标处覆盖​​矩形来更新旧图像。

是否有任何算法或库可以做到这一点？我不希望它是完美的，假设我将始终发送一个包含所有更改的矩形（即使许多较小的矩形会更有效）。

我的另一个想法是获得保存为一系列转换的新旧图像之间的差异。然后，我只需将一系列转换发送到服务器，然后将其应用于旧图像以获取新图像。不确定这是否可能，只是一个想法。

有任何想法吗？我可以使用的库？

我需要开发一个使用 Camera API 捕获图片的应用程序，并将该图片与数据库中的所有其他图片进行比较。为了比较图像，我将使用 OpenCV。但我是openCV的新手。我已经在 Eclipse 中设置了 openCV。但我不知道可以使用哪些功能来比较两个图像。我被困在这里。这里的比较是，假设我拍了一张植物的照片，我的数据库中有一张相同植物的照片，但高度、宽度和位置不同。在这里我应该比较图片并说它们相似。我怎样才能实现这种比较？帮我！

我对此很陌生，我的反对意见是构建一些 Web 应用程序来实现用户将图像存储在数据库中作为存储，如果有一对或一些图像存储两次或更多，我想要减少.

所以，我所需要的只是如何找到已经存储在数据库中的重复或相似图像，或者当用户尝试在第一步导入它时更好，并且他们的图像是否与已经存储在数据库中的图像相似数据库，系统可以警告不要存储该图像。

我只是想开发如何在数据库的特定目录上找到一些相似或重复的图像。你能从一开始就给我一些关于如何构建它的解释，以及我应该从基本步骤中学习什么来完成这个，比如教程或其他东西。如果可能的话，我想学很多东西。

在此先感谢，我真的需要这个帮助，谢谢。

我正在寻找一些有趣的东西，但不确定它在 iOS 中是否可行。理想情况下，我想用 iPhone 为任何一棵树拍照，并想认出它是什么树！这超出了范围，但如果有人建议我这样做，我会很乐意进行研究。接下来，我确定了拍摄叶子照片并将该叶子与 iPhone 上存储的 1000 片叶子进行比较的问题。仍然不确定是否有准确的方法来进行这种比较。如果我们得到 70% 左右的匹配，我很好！任何帮助，将不胜感激。谢谢。

我需要在 c# 中进行“模糊”图像比较 - 我过去曾使用 ImageMagick.NET 进行处理，并且知道它对这项工作有好处。

Image Magick 中有一个比较命令：http ://www.imagemagick.org/script/compare.php

ImageMagick.NET 中有一个 Compare(Image reference) 方法，但它似乎已被大大简化，因此无法获得详细的输出。

我需要能够做到这一点，这样我才能使用阈值匹配图像。我错过了什么 - 如果还没有的话，有没有办法将这些东西放入 ImageMagick.NET 中？（我绝对不是 C++ 开发人员）还是我找错了树？

我是OpenCV的新手。我想知道我们是否可以比较两张图像（一张是由Photoshop制作的图像，即源图像，另一张是从相机拍摄的），看看它们是否相同。我尝试使用模板匹配来比较图像。这没用。您能告诉我我们可以使用哪些其他程序进行这种比较吗？

我有一个图像查找和“模糊比较”任务。我不知道应该使用哪种方法。

设置是这样的：一个，比如说，100x100 的盒子要么大部分被一个物体填充，要么没有。对人眼来说，这个对象总是几乎相同，但可能会因模糊、轻微重新缩放、3 维倾斜、向侧面移动或向上/向下移动一两个像素或其他非常小的图形变化而改变。

什么是检查转换后的对象是否存在的简单快速且可靠的方法？指向python包和代码会很好。

我在特定图像上应用了两种不同的图像增强算法并得到了两个结果图像，现在我想比较这两个图像的质量，以找出这两个算法的有效性，并根据比较找到更合适的一个这两个图像的特征向量。那么在这种情况下我应该比较什么合适的特征向量？

我在比较图像的纹理特征以及哪个特征向量更合适的上下文中询问。

我需要数学支持来验证基于图像评估的任何一种算法的有效性，例如使用对比度和方差。那么还有其他方法吗？

我是这个平台的新手。

我正在开发应用程序，我之前已经存储了100 张图像，并且想要比较从相机拍摄的图像，并查看与现有 100 张图像匹配的图像。

我搜索了很多，发现了 OpenCV 框架，似乎在这方面对我没有帮助。

对建议的任何帮助都会非常有帮助。

提前致谢