opencv图像相似度算法

一种图像相似度匹配的算法,

1、图片大小规格化

为了比较两个图像，应该使其大小完全一致，这里可以设置为两个图片中较大的那个大小，长宽。

function Resize(const Source: TBitmap; var Dest: TBitmap): Boolean;

begin

if not Assigned(Dest) then

Dest := TBitmap.Create;

Dest.pixelformat := pf24bit;

Dest.Width := BMPWIDTH;

Dest.Height := BMPHEIGHT;

Dest.Canvas.CopyRect(Rect(0, 0, Dest.Width - 1, Dest.Height - 1), Source.Canvas, Rect(0, 0, Source.Width - 1, Source.Height - 1));

end;

2、图像灰度化

图像灰度化的方法有多种，这里介绍两种。一种是绝对平均值，一种是加权平均值。其实质就是将RGB三原色的色值相加，平均后赋予新值。不同的只是RGB三原色的权重不同。

绝对平均值

function Gray1(const Source: TBitmap): Bo

基于opencv的use摄像头视频采集程序 ........................................................................... 1 基于opencv的两个摄像头数据采集.................................................................................. 3 能激发你用代码做视频的冲动程序 ................................................................................... 6 图像反转（就是把黑的变白，白的变黑）........................................................................11 图像格式的转换 ............................................................................................................. 12 从摄像头或者AVI文

图像相似度计算主要用于对于两幅图像之间内容的相似程度进行打分，根据分数的高低来判断图像内容的相近程度。

可以用于计算机视觉中的检测跟踪中目标位置的获取，根据已有模板在图像中找到一个与之最接近的区域。然后一直跟着。已有的一些算法比如BlobTracking，Meanshift，Camshift，粒子滤波等等也都是需要这方面的理论去支撑。

还有一方面就是基于图像内容的图像检索，也就是通常说的以图检图。比如给你某一个人在海量的图像数据库中罗列出与之最匹配的一些图像，当然这项技术可能也会这样做，将图像抽象为几个特征值，比如Trace变换，图像哈希或者Sift特征向量等等，来根据数据库中存得这些特征匹配再返回相应的图像来提高效率。

下面就一些自己看到过的算法进行一些算法原理和效果上的介绍 。 (1)直方图匹配。

比如有图像A和图像B，分别计算两幅图像的直方图，HistA，HistB，然后计算两个直方图的归一化相关系数（巴氏距离，直方图相交距离）等等。

这种思想是基于简单的数学上的向量之间的差异来进行图像相似程度的度量，这种方法是目前用的比较多的一种方法，第一，直方图能够很好的归一化，比如通常的256个bin

在向量空间模型中，文本泛指各种机器可读的记录。用D（Document）表示，特征项（Term，用t表示）是指出现在文档D中且能够代表该文档内容的基本语言单位，主要是由词或者短语构成，文本可以用特征项集表示为D(T1，T2，…，Tn)，其中Tk是特征项，1<=k<=N。例如一篇文档中有a、b、c、d四个特征项，那么这篇文档就可以表示为D(a，b，c，d)。对含有n个特征项的文本而言，通常会给每个特征项赋予一定的权重表示其重要程度。即D＝D(T1，W1；T2，W2；…，Tn，Wn)，简记为D＝D(W1，W2，…，Wn)，我们把它叫做文本D的向量表示。其中Wk是Tk的权重，1<=k<=N。在上面那个例子中，假设a、b、c、d的权重分别为30，20，20，10，那么该文本的向量表示为D(30，20，20，10)。在向量空间模型中，两个文本D1和D2之间的内容相关度Sim(D1，D2)常用向量之间夹角的余弦值表示，公式为： 余弦公式略

其中，W1k、W2k分别表示文本D1和D2第K个特征项的权值，1<=k<=N。

在自动归类中，我们可以利用类似的方法来计算待归类文档和某类目的相关度。例如文本D1的特征项为a，b，c，d，权值分别为30，20，20，10，类目C1的特征项为a，c，d，e，权值分别为40，30，20，10，则D1的向量表示为D1(30,20,20,10,0),C1的向量表示为C1（40，0，30，20，10），则根据上式计算出来的文本D1与类目C1相关度是0.86那个相关度0.86是怎么算出来的？

是这样的，抛开你的前面的赘述在数学当中，n维向量是 V{v1, v2, v3, ..., vn}

他的模： |v| = sqrt ( v1*v1 + v2*v2 + ... + vn*vn ) 两个向量的点击 m*n = n1*m1 + n2*m2 + ...... + nn*mn 相似度 ＝ (m*n) /(|m|*|n|)

华中科技大学研究生院

基于融合社交网络相似度的

群体推荐算法研究

1课题来源、研究意义和目的

1．1课题来源

本课题来源于实验室项目，旨在研究电子商务中的推荐系统。

1．2 研究意义和目的

近年来，Web2.0 技术的兴起更进一步拓展了用户与计算机之间的交互作用，提高了用户的使用体验，但也进一步加快了互联网信息资源的增长速度。海量的信息在给广大互联网用户带来更多选择的同时也使得其不得不花费大量的时间和精力从偌大的信息库中找到自己感兴趣或者对自己有用的信息，由此便导致了“信息过载”和“信息爆炸”的问题。个性化推荐作为目前解决信息过载问题的主要技术，个性化推荐技术已经在诸多领域得到了应用，如电子商务、社交网站、搜索引擎等。作为全球率先研究个性化推荐系统的企业之一的 Amazon[1]错误！未

找到引用源。

[2][3]

，也早已将个性化推荐服务放到了网站中的各个角落，成为目前

应用个性化推荐系统的成功案例之一。

迄今为止，关于个性化推荐技术的研究已有很多，但是已有的推荐系统大多都旨在为单个用户提供推荐，而现实生活中，有时却需要向一个群体提供推荐。比如一个家庭的所有成员同时观看电影、一个群体需要选择旅游目的地以及一个群体需要选择用餐地点等。由于群体成员的兴

华中科技大学研究生院

基于融合社交网络相似度的

群体推荐算法研究

1课题来源、研究意义和目的

1．1课题来源

本课题来源于实验室项目，旨在研究电子商务中的推荐系统。

1．2 研究意义和目的

近年来，Web2.0 技术的兴起更进一步拓展了用户与计算机之间的交互作用，提高了用户的使用体验，但也进一步加快了互联网信息资源的增长速度。海量的信息在给广大互联网用户带来更多选择的同时也使得其不得不花费大量的时间和精力从偌大的信息库中找到自己感兴趣或者对自己有用的信息，由此便导致了“信息过载”和“信息爆炸”的问题。个性化推荐作为目前解决信息过载问题的主要技术，个性化推荐技术已经在诸多领域得到了应用，如电子商务、社交网站、搜索引擎等。作为全球率先研究个性化推荐系统的企业之一的 Amazon[1]错误！未

找到引用源。

[2][3]

，也早已将个性化推荐服务放到了网站中的各个角落，成为目前

应用个性化推荐系统的成功案例之一。

迄今为止，关于个性化推荐技术的研究已有很多，但是已有的推荐系统大多都旨在为单个用户提供推荐，而现实生活中，有时却需要向一个群体提供推荐。比如一个家庭的所有成员同时观看电影、一个群体需要选择旅游目的地以及一个群体需要选择用餐地点等。由于群体成员的兴

basler gige相机 怎么使用opencv显示图像

这个是官方的例子，我把头文件，库都配好后，可以运行。

但是它直接调用的是pylon的窗口，现在我想用opencv的窗口来显示他

#include #include

// Namespace for using pylon objects. using namespace Pylon;

// Namespace for using cout. using namespace std;

// Number of images to be grabbed.

static const uint32_t c_countOfImagesToGrab = 100;

int main(int argc, char* argv[])

{

// The exit code of the sample application. int exitCode = 0;

// Automagically call PylonInitialize and Pylon

一、 图像放大算法

图像放大有许多算法，其关键在于对未知像素使用何种插值方式。以下我们将具体分析几种常见的算法，然后从放大后的图像是否存在色彩失真，图像的细节是否得到较好的保存，放大过程所需时间是否分配合理等多方面来比较它们的优劣。

当把一个小图像放大的时候，比如放大400%，我们可以首先依据原来的相邻4个像素点的色彩值，按照放大倍数找到新的ABCD像素点的位置并进行对应的填充，但是它们之间存在的大量的像素点，比如p点的色彩值却是不可知的，需要进行估算。

图1-原始图像的相邻4个像素点分布图

图2-图像放大4倍后已知像素分布图

1、最临近点插值算法(Nearest Neighbor)

最邻近点插值算法是最简单也是速度最快的一种算法，其做法是將放大后未知的像素点P，將其位置换算到原始影像上，与原始的邻近的4周像素点A,B,C,D做比较，令P点的像素值等于最靠近的邻近点像素值即可。如上图中的P点，由于最接近D点，所以就直接取P=D。

这种方法会带来明显的失真。在A,B中点处的像素值会突然出现一个跳跃，这就是出现马赛克和锯齿等明显走样的原因。最临近插值法唯一的优点就是速度快。

2、双线性插值算法(Bilinear Interpol

一、 图像放大算法

图像放大有许多算法，其关键在于对未知像素使用何种插值方式。以下我们将具体分析几种常见的算法，然后从放大后的图像是否存在色彩失真，图像的细节是否得到较好的保存，放大过程所需时间是否分配合理等多方面来比较它们的优劣。

当把一个小图像放大的时候，比如放大400%，我们可以首先依据原来的相邻4个像素点的色彩值，按照放大倍数找到新的ABCD像素点的位置并进行对应的填充，但是它们之间存在的大量的像素点，比如p点的色彩值却是不可知的，需要进行估算。

图1-原始图像的相邻4个像素点分布图

图2-图像放大4倍后已知像素分布图

1、最临近点插值算法(Nearest Neighbor)

最邻近点插值算法是最简单也是速度最快的一种算法，其做法是將放大后未知的像素点P，將其位置换算到原始影像上，与原始的邻近的4周像素点A,B,C,D做比较，令P点的像素值等于最靠近的邻近点像素值即可。如上图中的P点，由于最接近D点，所以就直接取P=D。

这种方法会带来明显的失真。在A,B中点处的像素值会突然出现一个跳跃，这就是出现马赛克和锯齿等明显走样的原因。最临近插值法唯一的优点就是速度快。

2、双线性插值算法(Bilinear Interpol

opencv2.4.3访问图像的简单的几种方法：指针法,迭代器法,at()函数法,供大家参考。

通过不同方式访问图像像素

最近在学习vs2010并结合opencv2.4.3进行图像处理，首先研究了在opencv中如何去访问像素，查阅资料，浏览博客，总结了一下，一般有三种方法：Mat类的.at()函数，指针，迭代器，代码如下：

// sy1.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。

/////////////////////////////

#include "stdafx.h"

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"

#include "opencv2/core/core.hpp"

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"

#include <iostream>

using namespace std;

using namespace cv;

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])

{

double t1=(double)getTickCount(); Mat img_g