我需要?jiǎng)?chuàng)建許多圖像的指紋（現(xiàn)有圖像約100.000，每天新增1000，RGB，JPEG，最大尺寸800x800），以便將每個(gè)圖像與其他圖像進(jìn)行快速比較。我不能使用二進(jìn)制比較方法，因?yàn)檫€應(yīng)該識(shí)別幾乎相似的圖像。最好是現(xiàn)有的庫(kù)，但是對(duì)現(xiàn)有算法的一些提示將對(duì)我有很大幫助。
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汪汪一只貓
TA貢獻(xiàn)1898條經(jīng)驗(yàn) 獲得超8個(gè)贊
與此處提出的按比例縮小的圖像變體相比，臨時(shí)方法要少得多，該變體保留了它們的一般風(fēng)味，但是為正在發(fā)生的事情提供了更為嚴(yán)格的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。
拍攝圖像的Haar小波。從本質(zhì)上講，Haar小波是從較低分辨率圖像到每個(gè)高分辨率圖像的連續(xù)差分，但是由mipmap的“樹”中的深度來(lái)加權(quán)。計(jì)算很簡(jiǎn)單。然后，一旦您對(duì)Haar小波進(jìn)行了適當(dāng)?shù)募訖?quán)，則丟棄除k個(gè)最大系數(shù)（就絕對(duì)值而言）以外的所有系數(shù)，對(duì)向量進(jìn)行歸一化并保存。
如果您采用這些歸一化向量中兩個(gè)向量的點(diǎn)積，則會(huì)為您提供相似度的度量，其中1幾乎相同。我在這里發(fā)布了更多信息。
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