穆琪的博客

一个程序员的自传

利用python实现多种方法来实现图像识别

利用多种方法实现,分析利弊
classify_gray_hist方法用来求最简单的灰度直方图来比较相似性,但是受图片颜色,大小影响较大
classify_hist_with_split方法是通过分析每个通道的直方图来比较,缺点同上但精度有所提高
classify_aHash均值哈希,通过灰度平均值来实现比较,但是不太精确,若是图片稍微变灰或者是变亮,再如果是画的背景变成干扰有可能就不准确。
classify_dHash差值哈希,通过比较前一个像素与现在像素的区别形成hash值,基于渐变,准确度提高。
classify_pHash感知哈希,相比起来最准确,采用的是DCT(离散余弦变换)来DCT计算后的矩阵是32 * 32,保留左上角的8 * 8,这些代表的图片的最低频率降低频率的方法,计算缩小DCT后的所有像素点的平均值,效果最好
通过测试,最好的准确度是phash,但是缺少样本,无法确定临界值与准确率之间的对照比例。

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