使用 OpenCV 计算两幅图像的百分比相似度

Question

我可以使用下面显示的代码找到匹配的功能。我想计算两个图像之间的百分比相似度。我是 OpenCV 的新手。任何形式的帮助都将受到高度赞赏。

    FeatureDetector detector = FeatureDetector.create(FeatureDetector.ORB);
    DescriptorExtractor extractor = DescriptorExtractor
            .create(DescriptorExtractor.ORB);

    detector.detect(image1, keypoints1);
    detector.detect(image2, keypoints2);

    extractor.compute(image1, keypoints1, descriptors1);
    extractor.compute(image2, keypoints2, descriptors2);

    DescriptorMatcher matcher = DescriptorMatcher
            .create(DescriptorMatcher.BRUTEFORCE_HAMMING);

    MatOfDMatch matches = new MatOfDMatch();
    matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);

是否有其他可用的库用于相同目的？

Answer 1

我不认为你可以通过使用特征点来计算百分比本身。但是您可以计算“相似度得分”。

首先，您希望以某种方式过滤掉您拥有的错误匹配项（我会使用单应变换来几何验证匹配项）。然后，您可以建立自己的方法来计算这个“相似度分数”。

例如，您可以简单地将您拥有的匹配项之间的汉明距离相加。您还可以使用特征点的位置：假设图像 A 上的特征点 Ai 在图像 上具有对应关系 Bi乙。 Ai坐标为(Xa,Ya)，Bi坐标为(Xb,Yb)。为了使您的图像相似，您可能希望 (Xa, Ya) 尽可能接近 (Xb, Yb)。然后分数将类似于：

Score = HammingDist / DistanceBetween(Point(Xa, Ya), Point(Xb, Yb))

当然，您可能希望更重视HammingDist 或DistanceBetween；你需要尝试一下。

Answer 2

我发现两个库 pHash 和 pdiff 提供了我正在寻找的东西。我将评估它们的性能以及与我的代码的兼容性，然后选择最好的。