计算 2 个二值图像的相似度答案

【问题标题】：Compute similarity of 2 binary images计算 2 个二值图像的相似度
【发布时间】：2016-10-13 09:17:01
【问题描述】：

我有 2 张二值图像（黑白）。它们具有相同的内容，但在内容（文本）的旋转/翻译和缩放方面可能略有不同。

如何在 OpenCV 中获得 2 张图像相似度的简单度量？

操作需要尽可能快（实时）。

例子：

答：

乙：

【问题讨论】：

一些示例图片可能会有所帮助
尝试使用 SIFT 或 SURF 在图像中找到相同的点。然后计算一个仿射变换，将图像相互调整并计算差异幅度的总和
@meetaig 对我来说听起来一点也不简单；）
是的，但是大部分功能已经在 opencv 中实现了。如果您了解图像相对于彼此的位移，您可以使用它。但是当您有一组坐标时，您可以使用getAffineTransform 直接获取您需要的变换；）
获取两个文本的minAreaRect，将一个扭曲到另一个，计算absdiff，总结差异。这将是衡量差异的指标。这会相当快

【解决方案1】：

您需要移除缩放和旋转。

要移除旋转，请使用为您提供主轴的 pca，然后旋转两个图像，使主轴沿着 x。（使用剪切旋转）。要删除比例，您可以简单地取一个边界框，或者，如果那里有一点噪音，取面积并缩放一个，直到它相等。只需对像素中心进行采样以进行缩放（有点麻烦，但很难很好地缩放二值图像）。

我应该在二进制图像库中为此提供一些支持。您可能会发现这些材料很有帮助

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用LogPolarFFT registration algorithm 注册图像，然后使用相似性检查（PSNR or SSIM）进行比较。

【讨论】：

【解决方案3】：

我能想到的一种方法是使用 SIFT/SURF 找到关键点，然后计算两个图像之间的 Homography 并根据计算出的 Homography 扭曲它们（以修复旋转和平移）。然后，您可以简单地根据 SAD 计算相似度。

【讨论】：

【解决方案4】：

需要使用旋转和缩放不变的方法。在需要特征提取之前还需要基于阈值的区域分割。我建议按照以下步骤操作：

1/二进制阈值&扫描线算法可用于分割特定文本行区域。

2/ 分割后，您应该使用 warpAffine 变换调整旋转。看到这个example

3/ 在调整后的图像上，您可以应用 SIFT 或 BRISK 或 SURF 特征来获取特征

4/ 使用模板匹配方法匹配或生成相似度或距离分数。

查看以下链接了解更多详情：

【讨论】：