要计算图像的相似度,肯定是要找出图像的特征。
这样跟你描述一个人的面貌:国字脸,浓眉,双眼皮,直鼻梁,大而厚的嘴唇。
Ok,这些特征决定了这个人跟你的同事、朋友、家人是不是有点像。
图像也一样,要计算相似度,必须抽象出一些特征比如蓝天白云绿草。
常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征等。
颜色特征的算是最常用的,在其中又分为直方图、颜色集、颜色矩、聚合向量和相关图等。
直方图能够描述一幅图像中颜色的全局分布,而且容易理解和实现,所以入门级的图像相似度计算都是使用它的;作为一篇示例性的“浅尝辄止”的文章,我们也不例外。
标签: 蓝天算法
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