我需要創(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），以便將每個圖像與其他圖像進行快速比較。我不能使用二進制比較方法，因為還應(yīng)該識別幾乎相似的圖像。最好是現(xiàn)有的庫，但是對現(xiàn)有算法的一些提示將對我有很大幫助。
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汪汪一只貓
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與此處提出的按比例縮小的圖像變體相比，臨時方法要少得多，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高分辨率圖像的連續(xù)差分，但是由mipmap的“樹”中的深度來加權(quán)。計算很簡單。然后，一旦您對Haar小波進行了適當(dāng)?shù)募訖?quán)，則丟棄除k個最大系數(shù)（就絕對值而言）以外的所有系數(shù)，對向量進行歸一化并保存。
如果您采用這些歸一化向量中兩個向量的點積，則會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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