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图片相似度比对算法
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于 2018-07-15 14:07:21 发布
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        Ocr文字识别其中的一大关键就是两张图片相似与否的判断，所以我们希望寻找一种或多种算法来计算图片的相似度。本文将对于项目中使用的比对算法进行介绍，并将其联合运用进行初步文字识别。
算法清单
像素点对比重心对比投影对比分块对比
前提知识
        计算机处理图片并不像人这样可以直观的理解处理，在计算机中的图像可以看成一个矩阵，矩阵中的元素是一个颜色值，这个值由RGB三个参数构成，这三个参数的取值范围为0~255。当然图片的表示不只有RGB这一种，其他类型不再详述。由于0~255的范围太大了，我们应该进行图片的降维——二值化。二值化将图片变成只由黑色和白色，可以使用OTSU算法。我们再将黑色用1表示，白色用0表示，这样就得到一个矩阵，矩阵中只有数字0和1组成。
              
（图1：二值化后的图片）                   （图二：转换为01矩阵后的图片）
一、像素点对比
       我们将标准图与匹配图的每个像素点进行比对，如果相等，则相似点加一。这样扫描两张完图片，我们可以得到二者之间相似点的多少，再用相似点除以总点数，就可以得到一个0~1之间的数值，这就是相似度。
     
（标准图）                                                      （匹配图）
        如上图所示，共100个点，只有红色点[5,1]是不一样的，所以相似度等于99/100。
        这种比对算法是最简单的，但是实际应用效果不尽人意。试想，如果将匹配图的左上角多了一个点，如下图。那么将会直接导致匹配率下降很多87/100。实际中的情况远远比这复杂，所以效果欠佳。
（坏点图）
二、重心对比
       有些字符除了位置不一样，二者是很相似的。如[.]与[·]，所以我们需要对其进行位置的比对。可以计算其重心，判断黑色点主要是集中在什么区域。
        我们循环扫描每个黑色的点，将它们的横坐标与纵坐标累加起来，得到横坐标的和与纵坐标的和。再除以点的个数，得到平均横坐标与平均纵坐标。再分别将其除以横、纵坐标的总长，得到两个个在0~1区间的数，这就代表它的重心。最后计算二者重心的距离（距离的计算将会在后文介绍），得出相似度。这种算法的缺陷也是很明显的，因为除了特殊的符号外，其他字符的重心总是相差不大的，所以精确度很低。
三、投影比对
       投影比对是对行与列的黑色点个数进行统计，得到一个关于图片的特征向量，再计算二者特征向量的距离（距离的计算将在后文介绍），得出相似度。
                       
（标准图的投影）                                                             （匹配图的投影）
       如上图所示，我们可以得到两组向量：
        X:{10,102,2,10,10,2,2,10,10}Y:{8,8,6,6,6,6,6,6,8,8}
        X:{10,102,2,9,10,2,2,10,10}  Y:{7,8,6,6,6,6,6,6,8,8}
        计算两组向量的距离，得出相似度。
        这种算法将图片的特征缩小化了，比如二者第一列的统计结果都为9，我们无法知道缺的那个1的具体位置。但是将二维的匹配简化到向量距离的计算，这样更加利于计算机处理。
四、分块对比
       上文中说到投影对比，它的缺陷是让图片的特征丢失过多。为了减少特征的丢失，我们可以将图片切割成几块，在分别对每一块进行匹配计算相似度，得到相似度向量，再计算向量距离，得到相似度。
        分块对比不是一个具体算法，而是一种优化思路，让一张大图片的匹配变成许多小图片的匹配，这样可以使结果更为精确。
向量距离的计算
       上文一直在提向量间距离的计算，可见向量间的距离是至关重要的。目前常用的算法是欧几里德距离算法。
        我们可以建立标准字库（为每个字生成一张图片），将欲识别图片用以上算法到字库中进行分别匹配，得到多个相似度。我们让每个相似度乘以一个权重再先加，得出总相似度，总相似度最高的就是识别结果。这里涉及到一个问题，就是权重的确定，每个算法的平均准确度是不一样的，我们让准确度高的权重大一些。但是又怎么来确定权重的具体数值呢？请阅读下篇：Logistic回归的应用，通过该模型，我们会得到一个不错的结果。
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图片相似度比对算法
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图片相似度识别（纯算法）-易语言
06-14
源码名称：
图片相似图识别
主要功能：
支持识别，经过角度旋转，经过干扰，经过扭曲，完全不相同但近似的图。
论坛的很多图片相似度识别源码，大体都只能对比图片高度一致的图片才有效，对于经过了旋转角度，颜色干扰，或者根本就不是一张图，但是是一种类型的图。都起不了作用，所以自己研究搞了这个源码
相关知识点来自baidu!
功能原理：
思路源自三原色也就是RGB。
众所周知RGB
色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的，
RGB
即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色，这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色。
三原色，每个原色可以生成256种颜色。三通道加一起刚好就是256*3种颜色。每张图片相同的图片。所使用的颜色数量基本上近似一致。而不相同的图片，颜色使用量可以说是差距很大。
由此想到，记录红、绿、蓝三个通道的各自256中颜色的量。进行两张图片对比。设置一个容差值 假设为-100 和 + 100
为什么设置容差值呢，因为相同的一种图片 肉眼看着一致，很多时候，颜色值还是有点差距的。但是这个差距一定是在一个范围内。因为如果范围太大的话。肉眼都能看出来颜色不一样了。所以更别说软件了。
设置容差值之后 累计 256*3 个颜色的颜色用量。进行对比。再受容差值的影响。最终计算的结果。进行一个百分比计算。就可以得出图片的相似度。
经过实际测试，一般情况下 百分之55以上的相似度，基本上可以判定位同一种类图。因为如果不是一个种类的。相似度基本上是30以下 因为颜色的用量是天壤之别。
图片相似度识别
03-06
预处理：读取图片
第一步，缩小尺寸。
将图片缩小到8x8的尺寸，总共64个像素。这一步的作用是去除图片的细节，只保留结构、明暗等基本信息，摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。
第二步，简化色彩。
将缩小后的图片，转为64级灰度。也就是说，所有像素点总共只有64种颜色。
第三步，计算平均值。
计算所有64个像素的灰度平均值。
第四步，比较像素的灰度。
将每个像素的灰度，与平均值进行比较。大于或等于平均值，记为1；小于平均值，记为0。
第五步，计算哈希值。
将上一步的比较结果，组合在一起，就构成了一个64位的整数，这就是这张图片的指纹。组合的次序并不重要，只要保证所有图片都采用同样次序就行了。
得到指纹以后，就可以对比不同的图片，看看64位中有多少位是不一样的。在理论上，这等同于计算"汉明距离"（Hammingdistance）。如果不相同的数据位不超过5，就说明两张图片很相似；如果大于10，就说明这是两张不同的图片。
你可以将几张图片放在一起，也计算出他们的汉明距离对比，就可以看看两张图片是否相似。
这种算法的优点是简单快速，不受图片大小缩放的影响，缺点是图片的内容不能变更。如果在图片上加几个文字，它就认不出来了。所以，它的最佳用途是根据缩略图，找出原图。
实际应用中，往往采用更强大的pHash算法和SIFT算法，它们能够识别图片的变形。只要变形程度不超过25%，它们就能匹配原图。这些算法虽然更复杂，但是原理与上面的简便算法是一样的，就是先将图片转化成Hash字符串，然后再进行比较。
以上内容大部分直接从阮一峰的网站上复制过来，想看原著的童鞋可以去在最上面的链接点击进去看。
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