这是一个创建于 829 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
有大佬知道么，想求个 Java 版本的，以图搜图的代码示例
 |
1
404neko 2022-07-27 16:20:40 +08:00
perceptual hash
|
 |
2
Seanfuck 2022-07-27 17:38:52 +08:00
搜索“vgg16”，python 有现成的。
|
 |
3
raphaell2e 2022-07-27 18:54:38 +08:00
milvus
|
 |
4
meinjoy 2022-07-27 20:07:49 +08:00 via iPhone
@raphaell2e 有没有轻量级的？
|
|
5
meinjoy 2022-07-27 20:08:17 +08:00 via iPhone
@raphaell2e java 版本的
|
 |
6
imn1 2022-07-27 20:42:15 +08:00
原理就不说了，自己搜搜
处理过程很简单，python 也就几行代码 java 不知道 opencv::img_hash 下面右若干个子类 opencv::img_hash::PHash opencv::img_hash::AverageHash opencv::img_hash::RadialVarianceHash opencv::img_hash::MarrHildrethHash opencv::img_hash::ColorMomentHash opencv::img_hash::BlockMeanHash opencv::img_hash::BlockMeanHash 每个都有 compute/compare 两个方法 compute 是计算一张图片的的 img_hash 值（一般都是先转换成灰度图再计算） compare 是比较两个 img_hash 值的结果，低于临界值就认为“相似”，临界值网上能搜到参考，也可以自定义 img_hash 值可以保存，这样可以用于多次 compare ，不需要图片本身 所以说，代码没什么意义，随便能搜到，img_hash 值保存的数据库才值钱 单核一对图比较很快，毫秒级，但库比较巨大的话是需要并发 compare ，最好有预分类，估计能省千万级的计算 其实单个 img_hash 比较，准确度不是很高，我是组合着用的 另外是水印、旋转、裁切这些会导致比较基本无效 另外还有其他 img_hash 以外的方法，复杂一些，慢一些，但准确一些，不过更麻烦的是一般需要图片本身，不像 img_hash 那样可以“离线”比较 |
 |
7
zxCoder 2022-07-27 21:02:30 +08:00
提取图片特征
|
 |
8
LeeReamond 2022-07-27 21:06:58 +08:00
简单版的原理是生成图片特征向量。具体生成方式是缩小图片到一个很小的矩阵，然后再追踪矩阵在横纵方向上的变化趋势，记为 1 和 0 这样。能把图片特征压的很小，而且抽象能力还不错。
|
 |
9
fanchenio OP |
 |
10
bilberry 2022-07-29 07:20:32 +08:00
最简单的 color histogram
|
Select Language