比較圖片演算法

㈠ 圖像演算法A和B兩張圖片，找出B與A不同的部分

說的很清楚，你也把思路說出來了，就是這樣的，加快網路的傳輸速度。
至於比較方法，比較像素點的方向是對的，不過我想它不是上來就比較像素點，因為這樣效率較低，而是採用的多函數嵌套，方法如下：
把圖片分成幾大塊，比如平均分4塊，然後每一塊進行比對(進行圖片的模糊匹配，而不是精確的像素匹配)，找出不同大塊，然後再分塊，以此下去，找到比較小的塊(這個根據編程定義到底多小算小)，然後再進行像素比對，這樣效率能夠更加提高。

㈡ 圖像視頻相似度演算法

前段時間公司項目用到了語音識別,圖像識別,視頻識別等,其實不能說是識別,應該說是相似度對比吧,畢竟相似度對比還上升不了到識別哈,等以後有了更深的理解再來討論修改下!這次就當做一個總結吧!

其實它的原理就是一個把需要的特徵總結在一個指紋碼裡面,進行降維成指紋碼,假如個指紋碼一模一樣,那兩張圖片就想似了.下面有寫怎麼編譯成唯一標識,再用漢明距離計算兩個指紋碼的相似度.

圖片是採用phash演算法,一共分為四步吧.

1.將圖片縮放到16*16大小,這是我們選擇的合適的大小,假如寬高不一樣,直接將其壓到16*16,去掉細節,只保留宏觀;

2.圖片一共是16*16的,共256個像素,我們將圖片進行灰度化,灰度化就是只有黑白灰三種,從白到黑,一共分了255層;

3.灰度化之後將圖片進行DCT轉換(離散餘弦變化),因為為了識別有的圖片旋轉,這個DCT轉換是將圖片進行了一種壓縮演算法;

4.我們對這個演算法進行了優化,因為之前是計算像素的均值,我們為了更准確,我們取RGB,rgb一共分為255個像素,我們將255個像素分為16段,如果像素大於0-16記為0,17到32記為1,直到255,這樣就得到255位的二進制,這就是這張圖片的指紋碼.

得到唯一標識的指紋碼之後怎麼去計算像素度呢?

通過漢明距離比較兩個二進制距離,如果距離小於<10的話,我們就判定兩張圖片相似.如果兩個指紋碼(二進制)一模一樣,我們就判定兩個是一張圖片,或者類似;

視頻的話我們是通過ffmpeg(ff am pig),它是一個專門處理視頻的框架,可以從視頻中按針提取圖片.然後就按照圖片的相似度取對比了...

㈢ 看圖片，兩個演算法哪個對

演算法的解釋如下(見圖)