这是我想做的:
我定期用网络摄像头拍照。就像时间流逝一样。然而,如果没有什么真正的改变,也就是说,图片看起来几乎相同,我不想存储最新的快照。
我想有某种方法可以量化这种差异,我必须根据经验确定一个阈值。
我追求的是简单而不是完美。 我用的是python。
这是我想做的:
我定期用网络摄像头拍照。就像时间流逝一样。然而,如果没有什么真正的改变,也就是说,图片看起来几乎相同,我不想存储最新的快照。
我想有某种方法可以量化这种差异,我必须根据经验确定一个阈值。
我追求的是简单而不是完美。 我用的是python。
当前回答
另一个衡量两张图片相似度的好方法是:
import sys
from skimage.measure import compare_ssim
from skimage.transform import resize
from scipy.ndimage import imread
# get two images - resize both to 1024 x 1024
img_a = resize(imread(sys.argv[1]), (2**10, 2**10))
img_b = resize(imread(sys.argv[2]), (2**10, 2**10))
# score: {-1:1} measure of the structural similarity between the images
score, diff = compare_ssim(img_a, img_b, full=True)
print(score)
如果其他人对更强大的比较图像相似性的方法感兴趣,我将使用Tensorflow测量和可视化相似图像的教程和web应用程序放在一起。
其他回答
有很多指标可以用来评估两张图片是否像/有多像。
这里我就不讲代码了,因为我认为这应该是一个科学问题,而不是技术问题。
一般来说,问题与人类对图像的感知有关,因此每种算法都有其对人类视觉系统特征的支持。
经典方法有:
可见差异预测器:一种评估图像保真度的算法(https://www.spiedigitallibrary.org/conference-proceedings-of-spie/1666/0000/Visible-differences-predictor--an-algorithm-for-the-assessment-of/10.1117/12.135952.short?SSO=1)
图像质量评估:从错误可见性到结构相似性(http://www.cns.nyu.edu/pub/lcv/wang03-reprint.pdf)
FSIM:一种用于图像质量评估的特征相似度指数(https://www4.comp.polyu.edu.hk/~cslzhang/IQA/TIP_IQA_FSIM.pdf)
其中,SSIM (Image Quality Assessment: From Error Visibility to Structural Similarity)是最容易计算的,其开销也较小,另一篇论文《基于梯度相似度的图像质量评估》(https://www.semanticscholar.org/paper/Image-Quality-Assessment-Based-on-Gradient-Liu-Lin/2b819bef80c02d5d4cb56f27b202535e119df988)也有报道。
还有很多其他的方法。如果你对艺术感兴趣或真正关心,可以在谷歌Scholar上搜索“视觉差异”、“图像质量评估”等。
给出的大多数答案都不涉及照明水平。
在进行比较之前,我首先将图像归一化到标准的光照水平。
推土机的距离可能正是你所需要的。 不过,要实时实现它可能有点重。
一个简单的解决方案:
将图像编码为jpeg格式,并寻找文件大小的实质性变化。
我曾经用视频缩略图实现过类似的东西,并且取得了很大的成功和可伸缩性。
你见过寻找相似图像的算法问题吗?请查看相关建议。
我建议对你的框架进行小波变换(我已经写了一个使用Haar变换的C扩展);然后,比较两张图片之间最大(比例)小波因子的索引,你应该得到一个数值相似近似。