图像相似度计算
人脸识别算法 欧氏距离 余弦相似度
人脸识别算法欧氏距离余弦相似度一、人脸识别算法的基本原理人脸识别算法是一种利用人脸特征信息进行身份识别的技术。
它主要通过采集图像或视频中的人脸信息，然后提取特征并对比库中已存在的人脸信息，最终确定身份的一种技术手段。
在人脸识别算法中，欧氏距离和余弦相似度是两种常用的相似度计算方法。
在我们深入讨论这两种方法之前，我们需要先了解一下它们的基本原理。
欧氏距离是一种用于度量向量之间的距离的方法，其计算公式为：d(x, y) = √((x1 - y1)² + (x2 - y2)² + ... + (xn - yn)²) 。
在人脸识别算法中，常用欧氏距离来度量两张人脸图像之间的相似度，即通过比较特征向量之间的欧氏距离来识别身份。
与欧氏距离相似，余弦相似度也是一种用于度量向量之间的相似度的方法，其计算公式为：sim(x, y) = (x·y) / (‖x‖·‖y‖)，其中x和y分别为两个向量。
在人脸识别算法中，余弦相似度常用于比较两个特征向量之间的夹角，来度量它们之间的相似度。
二、人脸识别算法中的欧氏距离应用在人脸识别算法中，欧氏距离常被用于度量两张人脸图像之间的相似度。
通过将人脸图像转化为特征向量，并使用欧氏距离来比较这些向量之间的距离，来确定是否为同一人。
举例来说，当系统需要识别一个人脸时，它首先会将该人脸图像提取特征并转化为特征向量，然后与存储在数据库中的特征向量进行比较。
通过计算欧氏距离，系统可以得出两个特征向量之间的距离，从而确定该人脸是否为已知身份。
三、人脸识别算法中的余弦相似度应用除了欧氏距离外，余弦相似度在人脸识别算法中也有着广泛的应用。
与欧氏距离不同，余弦相似度更侧重于计算两个向量之间的夹角，而非距离。
在人脸识别算法中，余弦相似度被用来比较两个特征向量之间的夹角，通过夹角的大小来确定它们之间的相似度。
这种方法能够更好地捕捉到特征向量之间的方向性信息，从而提高识别的准确性。
Opencvpython图像处理-图像相似度计算
Opencvpython图像处理-图像相似度计算⼀、相关概念1. ⼀般我们⼈区分谁是谁，给物品分类，都是通过各种特征去辨别的，⽐如⿊长直、⼤⽩腿、樱桃唇、⽠⼦脸。
王⿇⼦脸上有⿇⼦，隔壁⽼王和⼉⼦很像，但是⼉⼦下巴涨了⼀颗痣和他妈⼀模⼀样，让你确定这是你⼉⼦。
还有其他物品、什么桌⼦带腿、镜⼦反光能在⾥⾯倒影出东西，各种各样的特征，我们通过学习、归纳，⾃然⽽然能够很快识别分类出新物品。
⽽没有学习训练过的机器就没办法了。
2. 但是图像是⼀个个像素点组成的，我们就可以通过不同图像之间这些差异性就判断两个图的相似度了。
其中颜⾊特征是最常⽤的，（其余常⽤的特征还有纹理特征、形状特征和空间关系特征等）其中⼜分为直⽅图颜⾊集颜⾊矩聚合向量相关图1、直⽅图在Python中利⽤opencv中的calcHist()⽅法获取其直⽅图数据，返回的结果是⼀个列表，使⽤matplotlib，画出了这两张图的直⽅图数据图import cv2import numpyfrom matplotlib import pyplotif __name__ == '__main__':imgobj1 = cv2.imread('pho.jpg')imgobj2 = cv2.imread('ph1.jpg')hist1 = cv2.calcHist([imgobj1], [0], None, [256], [0.0, 255.0])hist2 = cv2.calcHist([imgobj2], [0], None, [256], [0.0, 255.0])pyplot.plot(range(256), hist1, 'r')pyplot.plot(range(256), hist2, 'b')pyplot.show()cv2.imshow('img1',imgobj1)cv2.imshow('img2',imgobj2)cv2.waitKey(0)1.2 灰度图及作⽤- 灰度图是只含有⿊⽩颜⾊，和0~255亮度等级的图⽚。
基于深度学习的图片相似度分析技术方案
基于深度学习的图片相似度分析技术方案一、引言随着数字图像数量的爆炸性增长，图片相似度分析成为了信息检索、电子商务、社交网络和数字版权管理等众多领域的关键技术。
传统的图片相似度分析方法主要基于像素级别的比较，对于光照、尺度、旋转等变化鲁棒性较差。
近年来，深度学习技术的发展为图片相似度分析提供了新的解决方案。
二、技术方案概述本技术方案提出了一种基于深度学习的图片相似度分析方法。
该方法采用卷积神经网络（CNN）提取图像特征，并使用余弦相似度度量图像之间的相似度。
具体而言，本技术方案包括以下步骤：1.数据预处理：对原始图像进行缩放、裁剪等操作，使其符合CNN模型的输入要求。
2.特征提取：使用预训练的CNN模型提取图像特征，得到一个固定长度的特征向量。
3.相似度计算：计算两个特征向量之间的余弦相似度，作为图像之间的相似度得分。
4.阈值判定：根据业务需求设定相似度阈值，判断两张图片是否相似。
三、技术方案细节1.数据预处理数据预处理阶段主要包括图像缩放、裁剪等操作，以便符合CNN 模型的输入要求。
具体而言，我们可以将原始图像缩放到统一大小（如256x256），然后进行中心裁剪或随机裁剪，得到一个固定大小的输入图像。
2.特征提取特征提取阶段使用预训练的CNN模型，如VGG16、ResNet50等，提取图像的特征。
这些预训练模型在大量图像数据集上进行过训练，具有较强的泛化能力。
我们可以使用这些模型的全连接层输出作为图像的特征向量。
为了提高特征提取的效率，我们可以采用模型剪枝、知识蒸馏等技术对预训练模型进行压缩。
3.相似度计算相似度计算阶段采用余弦相似度作为度量标准。
余弦相似度通过计算两个特征向量之间的夹角余弦值来衡量它们之间的相似度。
具体公式如下：similarity = cos(θ) = A · B / (||A|| ||B||)其中，A和B是两个特征向量，·表示点积，||A||和||B||表示向量的模长。
相似图像的检测方法
相似图像的检测方法一、哈希算法哈希算法可对每张图像生成一个“指纹”(fingerprint)字符串，然后比较不同图像的指纹。
结果越接近，就说明图像越相似。
常用的哈希算法有三种：1．均值哈希算法(ahash)均值哈希算法就是利用图片的低频信息。
将图片缩小至8*8，总共64个像素。
这一步的作用是去除图片的细节，只保留结构、明暗等基本信息，摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。
将缩小后的图片，转为64级灰度。
计算所有64个像素的灰度平均值，将每个像素的灰度，与平均值进行比较。
大于或等于平均值，记为1；小于平均值，记为0。
将上一步的比较结果，组合在一起，就构成了一个64位的整数，这就是这张图片的指纹。
均值哈希算法计算速度快，不受图片尺寸大小的影响，但是缺点就是对均值敏感，例如对图像进行伽马校正或直方图均衡就会影响均值，从而影响最终的hash值。
2．感知哈希算法(phash)感知哈希算法是一种比均值哈希算法更为健壮的算法，与均值哈希算法的区别在于感知哈希算法是通过DCT（离散余弦变换）来获取图片的低频信息。
先将图像缩小至32*32，并转化成灰度图像来简化DCT的计算量。
通过DCT变换，得到32*32的DCT系数矩阵，保留左上角的8*8的低频矩阵（这部分呈现了图片中的最低频率）。
再计算8*8矩阵的DCT的均值，然后将低频矩阵中大于等于DCT均值的设为”1”，小于DCT均值的设为“0”，组合在一起，就构成了一个64位的整数，组成了图像的指纹。
感知哈希算法能够避免伽马校正或颜色直方图被调整带来的影响。
对于变形程度在25%以内的图片也能精准识别。
3．差异值哈希算法(dhash)差异值哈希算法将图像收缩小至8*9，共72的像素点，然后把缩放后的图片转化为256阶的灰度图。
通过计算每行中相邻像素之间的差异，若左边的像素比右边的更亮，则记录为1，否则为0，共形成64个差异值，组成了图像的指纹。
相对于pHash，dHash的速度要快的多，相比aHash，dHash在效率几乎相同的情况下的效果要更好，它是基于渐变实现的。
边缘结构相似度 essim计算方法
边缘结构相似度 essim计算方法
边缘结构相似度(Essel-Structure Similarity Index, ESSIM)是一种用于衡量两个图像之间的相似度的方法。
该方法考虑了图像的结构信息，并且对图像的边缘信息进行了增强。
以下是ESSIM计算方法的步骤：
1. 预处理：对每个输入图像进行灰度化处理，并将其缩放到相同的大小。
2. 特征提取：使用滤波器提取每个图像的边缘特征。
常用的滤波器包括Sobel、Prewitt、Canny等。
3. 计算结构相似度：对于两个图像，分别计算它们的边缘特征，然后使用结构相似度指数(SSIM)来衡量它们之间的相似度。
SSIM指数越高，表示两个图像的结构越相似。
4. 计算边缘相似度：使用边缘检测算子（如Sobel、Prewitt等）检测两个图像的边缘，然后使用归一化互相关（NCC）或均方误差（MSE）等度量方法来计算它们之间的相似度。
5. 综合相似度：将结构相似度和边缘相似度结合起来，得到最终的ESSIM 值。
具体的计算方法可以参考相关的论文或研究。
需要注意的是，ESSIM方法需要使用滤波器和边缘检测算子来提取图像的边缘信息，因此对于不同的图像或不同的应用场景，可能需要选择不同的滤波器和边缘检测算子。
同时，ESSIM方法也需要一定的计算资源和时间，因此在实际应用中需要考虑计算效率和精度之间的平衡。
ssim结构相似度度量
ssim结构相似度度量SSIM（结构相似性度量）是一种评估图像质量的指标，可以用来度量两张图像之间的相似度。
它是一种广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的算法，可用于比较图像的亮度、对比度和结构。
SSIM的计算过程非常复杂，需要大量的数学知识和图像处理技术。
下面我将详细介绍SSIM的原理、应用和优缺点。
一、SSIM的原理SSIM的计算基于人类视觉系统（HVS）的知觉特性。
HVS是指人眼和视神经等身体的一部分，用于处理视觉信息。
HVS的特点是对亮度和对比度的敏感度高于对结构的敏感度。
因此，SSIM与我们的视觉系统有很大的相似性。
SSIM的计算分为三个部分，即亮度相似度、对比度相似度和结构相似度。
在亮度相似度方面，SSIM使用一个均值方差结构来确定两幅图像中亮度的平均值。
对于对比度相似度，SSIM使用两个标准方差来计算两幅图像中对比度的变化。
最后，在结构相似度方面，SSIM使用一个互相关系数来比较两幅图像中的结构。
这种方法使得SSIM算法不仅能够计算图像的相似度，还可以捕捉到图像的结构信息。
另外，在计算SSIM时，还需要考虑图像的亮度范围。
由于不同的图像可能有不同的亮度范围，如果不考虑亮度范围，则可能导致错误的结果。
为了解决这个问题，SSIM 使用一个可调节的参数，称为亮度权重。
该参数用于调整亮度范围的权重，从而实现对不同亮度范围的图像进行公平的比较。
二、SSIM的应用SSIM在广泛的图像处理和计算机视觉应用中得到了广泛的应用。
其中一些应用包括：1、图像压缩SSIM可用于评估图像压缩算法的质量。
压缩算法通常会改变图像的亮度、对比度和结构等方面，SSIM可以帮助判断所压缩的图像与原始图像之间的相似性。
这使得压缩算法可以针对不同的图像数据进行优化，从而提高压缩算法的效率。
2、图像增强SSIM可用于评估图像增强算法的质量。
图像增强算法通常会调整图像的亮度、对比度和结构等方面，优化图像的质量。
通过使用SSIM，可以定量评估这些算法对图像质量的影响，根据结果进行优化和改进。
qdrant 相似度查询算法
qdrant 相似度查询算法一、qdrant相似度查询算法的原理qdrant相似度查询算法是一种基于向量空间模型的相似度计算方法。
该算法通过将待查询的向量与已有的向量集合进行相似度比较，从而找到与之最相似的向量。
在qdrant相似度查询算法中，首先需要将待查询的向量和已有的向量进行向量化，通常使用词袋模型或者词向量模型进行表示。
然后，通过计算两个向量之间的余弦相似度来衡量它们之间的相似程度。
余弦相似度是通过计算两个向量的内积除以它们的模长得到的，值域在[-1, 1]之间，值越接近1表示两个向量越相似。
二、qdrant相似度查询算法的应用场景1. 文本相似度查询：qdrant相似度查询算法可以用于文本相似度查询，通过将文本向量化，并计算文本之间的相似度，可以实现文本的快速检索和推荐。
2. 图像相似度查询：qdrant相似度查询算法也可以用于图像相似度查询，通过将图像向量化，并计算图像之间的相似度，可以实现图像的快速搜索和匹配。
3. 推荐系统：qdrant相似度查询算法可以用于推荐系统中的用户相似度计算和物品相似度计算，通过计算用户之间或物品之间的相似度，可以为用户提供个性化的推荐结果。
三、qdrant相似度查询算法的优势1. 高效性：qdrant相似度查询算法利用向量空间模型进行相似度计算，避免了传统的遍历搜索方法，因此具有较高的查询效率。
2. 精确性：qdrant相似度查询算法使用余弦相似度作为相似度度量，可以较准确地衡量向量之间的相似程度。
3. 可扩展性：qdrant相似度查询算法可以处理大规模的向量集合，支持高并发的查询请求，具有良好的可扩展性。
4. 应用广泛：qdrant相似度查询算法可以应用于文本、图像等多种类型的数据，适用于各种不同的应用场景。
qdrant相似度查询算法是一种基于向量空间模型的相似度计算方法，可以用于文本相似度查询、图像相似度查询以及推荐系统等应用中。
该算法具有高效性、精确性、可扩展性和广泛的应用范围，对于提高数据检索和推荐的效率和准确性具有重要意义。
结构相似性
结构相似性
SSIM(Structural Similarity)，结构相似性，是一种衡量两幅图像相似度的指标。
该指标首先由德州大学奥斯丁分校的图像和视频工程实验室(Laboratory for Image and Video Engineering)提出。
SSIM使用的两张图像中，一张为未经压缩的无失真图像，另一张为失真后的图像。
结构相似性，是一种衡量两幅图像相似度的指标，通常用作图像质量评估，在图像重建、压缩领域，可以计算输出图像与原图的差距。
MSE有很多算法可以计算输出图像与原图的差距，其中最常用的一种是Mean Square Error loss（MSE）。
它的计算公式很简单：
M S E = 1 n ∑[ I i − K i ] 2 MSE=\frac{1}{n} \sum [I_i-K_i]^{2} MSE=n1∑[Ii−Ki]2
就是计算重建图像与输入图像的像素差的平方，然后在全图上求平均。
有时候两张图片只是亮度不同，但是之间的MSE loss 相差很大。
而一幅很模糊与另一幅很清晰的图，它们的MSE loss 可能反而相差很小。
作为结构相似性理论的实现，结构相似度指数从图像组成的角度将结构信息定义为独立于亮度、对比度的，反映场
景中物体结构的属性，并将失真建模为亮度、对比度和结构三个不同因素的组合。
用均值作为亮度的估计，标准差作为对比度的估计，协方差作为结构相似程度的度量。
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图像相似度计算
图像相似度计算主要用于对于两幅图像之间内容的相似程度进行打分，根据分数的高低来判断图像内容的相近程度。
可以用于计算机视觉中的检测跟踪中目标位置的获取，根据已有模板在图像中找到一个与之最接近的区域。
然后一直跟着。
已有的一些算法比如BlobTracking，Meanshift，Camshift，粒子滤波等等也都是需要这方面的理论去支撑。
还有一方面就是基于图像内容的图像检索，也就是通常说的以图检图。
比如给你某一个人在海量的图像数据库中罗列出与之最匹配的一些图像，当然这项技术可能也会这样做，将图像抽象为几个特征值，比如Trace变换，图像哈希或者Sift特征向量等等，来根据数据库中存得这些特征匹配再返回相应的图像来提高效率。
下面就一些自己看到过的算法进行一些算法原理和效果上的介绍。
(1)直方图匹配。
比如有图像A和图像B，分别计算两幅图像的直方图，HistA，HistB，然后计算两个直方图的归一化相关系数（巴氏距离，直方图相交距离）等等。
这种思想是基于简单的数学上的向量之间的差异来进行图像相似程度的度量，这种方法是目前用的比较多的一种方法，第一，直方图能够很好的归一化，比如通常的256个bin条的。
那么两幅分辨率不同的图像可以直接通过计算直方图来计算相似度很方便。
而且计算量比较小。
这种方法的缺点:
1、直方图反映的是图像像素灰度值的概率分布，比如灰度值为200的像素有多少个，但是对于这些像素原来的位置在直方图中并没有体现，所以图像的骨架，也就是图像内部到底存在什么样的物体，形状是什么，每一块的灰度分布式什么样的这些在直方图信息中是被省略掉得。
那么造成的一个问题就是，比如一个上黑下白的图像和上白下黑的图像其直方图分布是一模一样的，其相似度为100%。
2、两幅图像之间的距离度量，采用的是巴氏距离或者归一化相关系数，这种用分析数学向量的方法去分析图像本身就是一个很不好的办法。
3、就信息量的道理来说，采用一个数值来判断两幅图像的相似程度本身就是一个信息压缩的过程，那么两个256个元素的向量（假定直方图有256个bin条）的距离用一个数值表示那么肯定就会存在不准确性。
下面是一个基于直方图距离的图像相似度计算的Matlab Demo和实验结果.
%计算图像直方图距离
%巴氏系数计算法
M=imread('1.jpg');
N=imread('2.jpg');
I=rgb2gray(M);
J=rgb2gray(N);
[Count1,x]=imhist(I);
[Count2,x]=imhist(J);
Sum1=sum(Count1);Sum2=sum(Count2);
Sumup = sqrt(Count1.*Count2);
SumDown = sqrt(Sum1*Sum2);
Sumup = sum(Sumup);
figure(1);
subplot(2,2,1);imshow(I);
subplot(2,2,2);imshow(J);
subplot(2,2,3);imhist(I);
subplot(2,2,4);imhist(J);
HistDist=1-sqrt(1-Sumup/SumDown)
通过上图可以看到这种计算图像相似度的方法确实存在很大的弊端。
然而很多人也对于这种方法进行了修改，比如FragTrack算法，具体可以参见这篇论文《》。
其中对图像分成横纵的小块，然后对于每一个分块搜索与之最匹配的直方图。
来计算两幅图像的相似度，融
入了直方图对应位置的信息。
但是计算效率上很慢。
还有一种是计算一个图像外包多边形，一般得到跟踪图像的前景图后计算其外包多边形，根据外包多边形做Delauny三角形分解，然后计算每个三角形内部的直方图，对于这两个直方图组进行相似距离计算。
这样就融入了直方图的位置信息。
(2)数学上的矩阵分解
图像本身就是一个矩阵，可以依靠数学上矩阵分解的一些知识来获取矩阵中一些代表这个矩阵元素值和分布的一些鲁棒性特征来对图像的相似度进行计算。
最常用的一般是SVD分解和NMF分解。
下面简单介绍下SVD分解的一些性质，如果需要探究的更深入一点网上有一些相关文献，读者可以去探究的更清楚：
<1> 奇异值的稳定性
<2> 奇异值的比例不变性
<3> 奇异值的旋转不变性
<4> 奇异值的压缩性
综上所述，可以看出奇异值分解是基于整体的表示。
图像奇异值特征向量不但具有正交变换、旋转、位移、镜像映射等代数和几何上的不变性,而且具有良好的稳定性和抗噪性，广泛应用于模式识别与图像分析中。
对图像进行奇异值分解的目的是：得到唯一、稳定的特征描述；降低特征空间的维数；提高抵抗干扰和噪声的能力。
但是由于奇异值分解得到的奇异矢量中有负数存在所以不能很好的解释其物理意义。
非负矩阵分解(NMF):
NMF的主要思想是将非负矩阵分解为可以体现图像主要信息的基矩阵与系数矩阵，并且可以对基矩阵赋予很好的解释，比如对人脸的分割，得到的基向量正是人的“眼睛”，“鼻子”等主要概念特征，源图像表示为这些特征的加权组合。
所以NMF算法也在人脸识别等场合中发挥着巨大的作用。
下面一个实验说明了SVD+NMF数学上的这些分解在图像相似度判定方面的应用，这个跟我目前的课题有关细节方面就不再透露更多了。
当然基于数学上的矩阵特征值计算的还有很多方法比如Trace变换，不变矩计算等等，当然如果有需要这方面资料的同学可以找我，我可以进行相关的帮助。
（3）基于特征点的图像相似度计算
每一幅图像都有自己的特征点，这些特征点表征图像中比较重要的一些位置，比较类似函数的拐点那种，通常比较常用的有Harris角点和Sift特征点。
那么将得到的图像角点进行比较，如果相似的角点数目较多，那么可以认为这两幅图像的相似程度较高。
这里主要介绍基于Sift算子。
对于Sift的原理和代码可以参见David Lower的网站。
David G Lowe Sift网站
那么我们就可以通过找到匹配点的个数来判断两幅图像是否一致，这个算法的好处是对于一个物体，两个不同角度下得到的照片依然可以找到很多的匹配点，我也一直认为是一个综合来说结果相对较为准确的方法，但是由于每个特征点需要计算一个长度不小的特征值，也造成了该算法的时间消耗比较大。
所以不常用于实时的视频处理。
这个算法还有一个好处就是可以通过找到的匹配特征点进行图像校正。
关于使用Sift做图像校正请参见我的另外一篇博文。
我当时对于比如左边图像，找到50个特征点，如果其中有60%以上的与右边的匹配上了，认为两幅图像是相似图像。
上图使用Sift找到的匹配对应点，然后通过仿射变换的6维参数计算，然后逆变换得到校正后的图像，效果蛮不错的，可见Sift对于抗旋转和噪声的效果确实很好。
对于Sift也不能全部相信，一般使用RANSAC对于错误匹配点去除可以达到更好的效果，当然目前也有很多对SIFT进行改进的算法。
希望有这方面研究的可以多多交流。