Выбор метода для оценки схожести изображений

Всем доброго времени суток, пишу программу для сравнения изображений. В идеале есть большая коллекция изображений и произвольное искомое изображение. Соответственно нужно определить степень похожести искомого изображения и изображений из коллекции. Формула которой я сейчас пользуюсь имеет большие погрешности. Ниже ее я привел.

Весь алгоритм описывать не буду, т.к. долго, перейду непосредственно к оценки схожести. Предположим, что у нас есть 2 изображения:
CI — изображение из коллекции(collection image).
SI — изображение для поиска(search image).
Оба они имеют размер 50х50 и представляются, либо в виде контуров(детектор границ Канни), либо же просто, как ч/б изображение размытое фильтром Гаусса. Сейчас я использую довольно тривиальную формулу:
где I1 — пиксели SI, а I2 пиксели CI.

Но т.к. формула линейная, возникает много неточностей в процессе запроса. Отсюда вопрос, как более точно выявить степень схожести изображений?
  • Вопрос задан
  • 6642 просмотра
Пригласить эксперта
Ответы на вопрос 4
@Relaps Автор вопроса
В данный момент для знаний
Ответ написан
strib
@strib
Как для Вас опубликовали.
libccv.org/post/introducing-ccv-milestone/
Ответ написан
готовые решения — kolmck.net/r_apps.htm (ImgSearch)
Ответ написан
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Войти через центр авторизации
Похожие вопросы