Question

我可以使用bewlow显示的代码找到匹配的功能。我想计算两个图像之间的百分比相似度。我是OpenCV的新手。任何形式的帮助都将受到高度赞赏。

    FeatureDetector detector = FeatureDetector.create(FeatureDetector.ORB);
    DescriptorExtractor extractor = DescriptorExtractor
            .create(DescriptorExtractor.ORB);

    detector.detect(image1, keypoints1);
    detector.detect(image2, keypoints2);

    extractor.compute(image1, keypoints1, descriptors1);
    extractor.compute(image2, keypoints2, descriptors2);

    DescriptorMatcher matcher = DescriptorMatcher
            .create(DescriptorMatcher.BRUTEFORCE_HAMMING);

    MatOfDMatch matches = new MatOfDMatch();
    matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);

是否有其他图书馆可用于同一目的？

Answer 1

我认为您不能使用要素点计算本身的百分比。但是你可以计算出“相似度”。

首先，你想以某种方式过滤掉你所拥有的不良匹配（我会使用单应性转换来几何验证匹配）。然后，您可以建立自己的方法来计算这种“相似度”。

例如，您可以简单地将您所拥有的比赛之间的汉明距离相加。您还可以使用要素点的位置：假设图像 A 上的要素点 Ai 在图像上具有对应关系 Bi 乙。 Ai 的坐标是（Xa，Ya）， Bi 的坐标是（Xb，Yb）。为了使您的图像相似，您可能希望（Xa，Ya）尽可能接近（Xb，Yb）。那么得分就像是：

Score = HammingDist / DistanceBetween(Point(Xa, Ya), Point(Xb, Yb))

当然，您可能希望更加重视HammingDist或DistanceBetween;你需要试验。

Answer 2

我发现了两个图书馆pHash和pdiff提供了我正在寻找的东西。我将评估它们的性能以及与我的代码的兼容性，并选择最好的代码。

使用OpenCV计算两个图像的百分比相似度

2 个答案: