问题标签 [image-comparison]

我正在为孩子们开发一个学习写字母的 Android 应用程序，一个功能是评价他们对字母的绘制，我被困在如何确定绘图是否良好的问题上。我现在正在做的是将绘图保存为图像并与正确字母的图像进行比较，我尝试了汉明距离和 DCT 算法，但对于我的要求来说似乎太严格了，即被认为可以接受的绘图非常大DCT值（表示完全不相似）与正确的比较，并且两张不同的图纸，其中一张肯定比另一张更好，给出了非常接近的DCT值。我应该对算法进行自己的更改，还是有任何其他图像比较算法更适合我的要求。

我正在寻找一种方法来识别具有相同大小的类似 png 图像。这些图像不是完全相同的副本。例如，如果一个图像有鸟的剪贴画，而另一张图像具有相同的剪贴画但它是旋转的，我想确定它们都是相似的。我想用php编写一个算法。我已经用javasript试过了。我正在做的是将图像转换为base64并使用汉明距离比较两个值。但据我所知，这不会识别缩放、旋转等高级技术。那么我希望它编写一个算法来在 php 中做这些事情。有什么想法吗？这是我使用 javascript 和 html5 画布尝试过的。

此功能运行良好，没有任何错误。但它不会识别缩放和旋转等高级功能。给我一些想法如何使用 php 做到这一点。

我有多个由不同软件在多个文件夹中生成的标签。标签的大小相同，但它们的透明度标签不同。理想情况下它们是相同的，但是当我使用我的内部应用程序进行比较时，它会抛出错误，说它们不匹配。

我知道有人问过类似的问题，但它们与我的问题并不完全匹配。我需要使用 c# 实现相关算法。

我正在探索一些 API AForge.Net、ImageMagick。

直到现在我已经比较了字节

这是我想做的事情：

我有一张稻叶的图像。我有另一张稻叶的图像，叶子上有棕色斑点。我想要做的是使用opencv分离两个图像不常见的颜色像素。（斑点的颜色可以变化）

我尝试使用直方图交集来做到这一点。但只能设法找到两个图像之间共有的像素数。

有没有办法使用opencv做到这一点？请善待我以帮助我。

我需要知道我将使用哪种语言获得最佳图像比较脚本。有一点：

1. 比较图像颜色和背景颜色。
2. 比较图像中的对象。就像第一个图像有 1 个瓶子，但第二个图像有 2 个瓶子，那么脚本会让我们知道对象的差异。
3. 图像的大小。

我对 Python 和 PHP 有深入的了解。请帮帮我。

我正在尝试比较 php 中的形状。我有一个包含很多图像的数据库，在这些图像中有一个形状（主要在图像的中心）。现在我想将这些图像与形状进行比较。

输入是一个与数据库中的图像大小完全相同的形状（png）。

我制作了一个函数，它采用形状的颜色并将其变为黑色（背景为白色）

输入是这样的：

原文是这样的：

我可以比较图像中的每个像素并跟踪有多少黑色像素是相同的，但这会占用大量 CPU，而且我认为它不会每次都有效。

我也可以使用另一种语言，如 python，但我真的想在 PHP 中解决这个问题。有没有人有想法以实际的方式做到这一点？

问题“在 php 中比较 2 个图像”中的答案与我预期的不同。我需要比较图像的一部分（在示例中，背景为白色，但背景中可能存在一些噪音）

我希望计算网站的两个屏幕截图之间的某种“相似度百分比”。我特别想计算一个特定网站如何随时间变化（即确定哪些网站倾向于保持一致的外观），并将一个网站的外观与一堆类似类别的其他网站（例如所有新闻网站）进行比较看看它与其他人有多么不同。[我想到的应用程序之一是分析“新闻”网站的演变——许多网络博客看起来非常相似，而一些新闻网站非常独特，并且随着时间的推移发生了很大变化]

还有很多其他关于比较图像相似性的堆栈溢出 - 但是它们往往专注于检测相同/非常相似的图像（例如图像比较 - 快速算法或 图像相似性比较）。相比之下，我希望确定差异很大的图像之间的某种分数。因此，可能会排除诸如散列/关键点匹配之类的某些方法（即，因为可能不完全共享任何关键点的两个图像可能仍然看起来非常相似，至少在眼睛看来）

注意：我目前的头脑风暴是使用颜色直方图方法，可能使用相对粗糙的颜色桶，因为许多颜色相对难以区分（例如将站点转换为 256 色）。可能还比较一个网站是否倾向于仅以一种颜色为主，或者具有多种颜色。

我是安卓学习者。我正在尝试图像比较。它显示不同大小的相同图像的图像不同，因此我使用 createScaledBitmap(Bitmap src, int dstWidth, int dstHeight, boolean filter) 重新缩放了图像。即使在重新缩放之后，当我比较我得到的结果时，两个图像都是不同的。请帮帮我。

以下是在 C++ 和 java 中进行比较的方法

C++ image < 100

爪哇

如何在 python 中做到这一点？

我需要从场景图像中找到图像（对象图像）并减去它们以删除对象图像中存在的所有轮廓。

这是我正在做的事情：

对象图像：以编程方式创建的图像 对象图像

场景图像：使用移动相机场景图像捕获的物体图像的打印副本照片

1. SIFT使用特征检测器 在场景图像中映射对象图像和FlannBasedMatcher

2. 固定透视图后固定透视图

在这个阶段，我能够找到对象图像并对其进行透视修复，但问题是轮廓（圆圈和文本）的坐标与对象图像的坐标有点不同。

任何建议/建议，以便透视固定图像中的坐标与对象图像的坐标相匹配。

3. 创建蒙版并减去图像

   objectImageMask = np.zeros(objectImage.shape[:2], dtype=objectImage.dtype)

   objectImageMask = cv2.compare(objectImage, 150, cv2.CMP_LT)

   dilatedObjectImage = cv2.dilate(objectImageMask , np.ones((0, 0), 'uint8'), 迭代次数 = 1)

   对象图像蒙版

   sceneImageMask = np.zeros(perspectiveFixedImage.shape[:2], dtype=perspectiveFixedImage.dtype)

   sceneImageMask = cv2.compare(perspectiveFixedImage, 150, cv2.CMP_LT)

   场景图像蒙版

   subtractedImage = dilatedObjectImage - sceneImageMask

   减去图像

图像可能有也可能没有边框。

请在此处找到源代码。源代码：查找和减去图像

请建议/建议如何实现轮廓/文本坐标中的图像减法处理不匹配。