寻找不同图像之间的相似性最准确的算法
问题描述:
我正在学习最近找到一种搜索相似图像的方法。 在特征匹配领域有一些流行的算法。例如,openCV中的感知哈希算法,SIFI和SURF。我想知道哪一个是最准确的。或者使用多种算法是一个好主意? 还是有关于流行算法的一些很好的结论。 在此先感谢。寻找不同图像之间的相似性最准确的算法
答
有很多算法用于检查相似性,实际上是匹配特征。 我搜索了一些算法,找到SURF,SIFT,BRISK,LBP,Harris MSER,A-KAZE,FAST等特征。
在许多应用中,选择SIFT来检查特征匹配。不过,我认为你应该评估性能算法。为您的应用程序找到正确的算法。
如果你不能排除算法,我认为使用多种算法对你更好。
如果你想检查功能,我推荐这个链接来理解特征提取器,描述符,匹配。 https://kr.mathworks.com/help/vision/local-feature-extraction.html
谢谢。
感谢您的回答。是否有任何使用多种算法的示例?每种算法应采用哪种速率? – Gosling
您可以使用关键字“特征匹配比较”轻松搜索使用多种算法进行特征匹配的日记。此外,您可以找到一些用于功能匹配的库。 – HMann
非常感谢你。 – Gosling