根据相似度订购图像

Question

我在文件夹中有很多图像，我想按照它们的相似程度排列。图像是来自组织微阵列的组织学载玻片（例如：http://www.proteinatlas.org/images/36302/112008_A_6_6.jpg）

我尝试过： 我拍摄第一张图片，将其与所有图片进行比较，并将其与最佳匹配进行匹配。然后我采取最接近的比赛，并做同样的事情。为了计算相似度我已经尝试了结构相似性指数和Hashing（pHash，dHash）它们都没有很好地工作，但散列看起来好一点。

为了按顺序放置图像，我基本上使用了一些文件从一个文件夹重命名和移动到另一个文件夹，并删除了我已经匹配过的图像。

我可以使用什么代替散列或相似性索引，如何在不重命名，移动文件或删除它们的情况下对它们进行排序？

Answer 1

有许多软件可用于比较图像的视觉相似性，然后相应地对这些图像进行排序。

Here is one

Answer 2

This answer中的

a different question提供了一种非常有前途的方法。

获取一个像pHash这样的库来为每个图像计算一个哈希值，然后根据该哈希值对图像进行排序。 pHash是GPLv3开源软件，它提供了专门针对图像和音乐比较的哈希算法。

Ycombinator的

This other discussion也指出：

• libPuzzle是（显然无效）的替代方案
• pHash / libphash确实很慢。
• 最常用的图像比较方法是SURF和SIFT，尽管在发布之时（2014年），它们已经获得专利权，但但是显然是pretty simple to implement using opencv，因此即使没有计算机视觉背景，也可能想弄弄这个问题，以便对问题有更深入的了解。