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fanchenio
V2EX  ›  问与答

求以图搜图的原理代码示例

  •  
  •   fanchenio · 2022-07-27 16:15:48 +08:00 · 1593 次点击
    这是一个创建于 610 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
    有大佬知道么,想求个 Java 版本的,以图搜图的代码示例
    10 条回复    2022-07-29 07:20:32 +08:00
    404neko
        1
    404neko  
       2022-07-27 16:20:40 +08:00
    perceptual hash
    Seanfuck
        2
    Seanfuck  
       2022-07-27 17:38:52 +08:00
    搜索“vgg16”,python 有现成的。
    raphaell2e
        3
    raphaell2e  
       2022-07-27 18:54:38 +08:00
    milvus
    meinjoy
        4
    meinjoy  
       2022-07-27 20:07:49 +08:00 via iPhone
    @raphaell2e 有没有轻量级的?
    meinjoy
        5
    meinjoy  
       2022-07-27 20:08:17 +08:00 via iPhone
    @raphaell2e java 版本的
    imn1
        6
    imn1  
       2022-07-27 20:42:15 +08:00
    原理就不说了,自己搜搜
    处理过程很简单,python 也就几行代码

    java 不知道

    opencv::img_hash 下面右若干个子类

    opencv::img_hash::PHash
    opencv::img_hash::AverageHash
    opencv::img_hash::RadialVarianceHash
    opencv::img_hash::MarrHildrethHash
    opencv::img_hash::ColorMomentHash
    opencv::img_hash::BlockMeanHash
    opencv::img_hash::BlockMeanHash

    每个都有 compute/compare 两个方法
    compute 是计算一张图片的的 img_hash 值(一般都是先转换成灰度图再计算)
    compare 是比较两个 img_hash 值的结果,低于临界值就认为“相似”,临界值网上能搜到参考,也可以自定义

    img_hash 值可以保存,这样可以用于多次 compare ,不需要图片本身

    所以说,代码没什么意义,随便能搜到,img_hash 值保存的数据库才值钱
    单核一对图比较很快,毫秒级,但库比较巨大的话是需要并发 compare ,最好有预分类,估计能省千万级的计算

    其实单个 img_hash 比较,准确度不是很高,我是组合着用的
    另外是水印、旋转、裁切这些会导致比较基本无效

    另外还有其他 img_hash 以外的方法,复杂一些,慢一些,但准确一些,不过更麻烦的是一般需要图片本身,不像 img_hash 那样可以“离线”比较
    zxCoder
        7
    zxCoder  
       2022-07-27 21:02:30 +08:00
    提取图片特征
    LeeReamond
        8
    LeeReamond  
       2022-07-27 21:06:58 +08:00
    简单版的原理是生成图片特征向量。具体生成方式是缩小图片到一个很小的矩阵,然后再追踪矩阵在横纵方向上的变化趋势,记为 1 和 0 这样。能把图片特征压的很小,而且抽象能力还不错。
    fanchenio
        9
    fanchenio  
    OP
       2022-07-28 09:23:38 +08:00
    @404neko
    @Seanfuck
    @raphaell2e
    @imn1
    @zxCoder
    @LeeReamond
    谢谢各位大佬。
    bilberry
        10
    bilberry  
       2022-07-29 07:20:32 +08:00
    最简单的 color histogram
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