找出不同图像之间相似性的最准确算法是什么答案

【问题标题】：What's the most accurate algorithm in finding the similarities between different images找出不同图像之间相似性的最准确算法是什么
【发布时间】：2018-03-21 16:46:12
【问题描述】：

我最近正在学习寻找一种搜索相似图片的方法。在特征匹配领域有一些流行的算法。例如openCV中的感知哈希算法、SIFI和SURF。我想知道哪个最准确。或者使用多种算法是个好主意？或者对于流行的算法是否有一些很好的结论。提前致谢。

【问题讨论】：

标签： algorithm opencv image-processing comparison google-image-search

【解决方案1】：

有很多用于检查相似性的算法，实际上是匹配特征。我搜索了一些算法，找到了 SURF、SIFT、BRISK、LBP、Harris MSER、A-KAZE、FAST 等特征。

在许多应用程序中，选择 SIFT 来检查特征匹配。但是，我认为您应该评估性能算法。为您的应用找到合适的算法。

如果你不能评估算法，我认为使用多种算法对你来说更好。

如果你想检查特征，我推荐这个链接来了解特征提取器、描述符、匹配。 https://kr.mathworks.com/help/vision/local-feature-extraction.html

谢谢。

【讨论】：

感谢您的回答。是否有使用多种算法的示例？每种算法应该采用什么速率？
您可以使用关键字“特征匹配比较”轻松搜索使用多种算法进行特征匹配的期刊。此外，您还可以找到一些用于特征匹配的库。