图像视频相似度算法

前段时间公司项目用到了语音识别,图像识别,视频识别等,其实不能说是识别,应该说是相似度对比吧,毕竟相似度对比还上升不了到识别哈,等以后有了更深的理解再来讨论修改下!这次就当做一个总结吧!

其实它的原理就是一个把需要的特征总结在一个指纹码里面,进行降维成指纹码,假如个指纹码一模一样,那两张就想似了下面有写怎么编译成唯一标识,再用汉明距离计算两个指纹码的相似度

是采用phash算法,一共分为四步吧

1将缩放到1616大小,这是我们选择的合适的大小,假如宽高不一样,直接将其压到1616,去掉细节,只保留宏观;

2一共是1616的,共256个像素,我们将进行灰度化,灰度化就是只有黑白灰三种,从白到黑,一共分了255层;

3灰度化之后将进行DCT转换(离散余弦变化),因为为了识别有的旋转,这个DCT转换是将进行了一种压缩算法;

4我们对这个算法进行了优化,因为之前是计算像素的均值,我们为了更准确,我们取RGB,rgb一共分为255个像素,我们将255个像素分为16段,如果像素大于0-16记为0,17到32记为1,直到255,这样就得到255位的二进制,这就是这张的指纹码

得到唯一标识的指纹码之后怎么去计算像素度呢

通过汉明距离比较两个二进制距离,如果距离小于<10的话,我们就判定两张相似如果两个指纹码(二进制)一模一样,我们就判定两个是一张,或者类似;

视频的话我们是通过ffmpeg(ff am pig),它是一个专门处理视频的框架,可以从视频中按针提取然后就按照的相似度取对比了

您好，学习机器视觉不一定需要有服务器，但是对于大规模的数据处理和模型训练，服务器可以提供更好的计算性能和存储资源，从而加快学习速度和提高模型的准确性。
在学习机器视觉的过程中，需要大量的数据集和算力来训练模型。如果使用个人电脑进行训练，可能会面临计算速度慢、内存不足等问题，而服务器可以提供更好的硬件资源来支持数据处理和模型训练。
另外，服务器还可以提供更好的数据安全性和可靠性。如果将数据存储在个人电脑中，可能会面临数据丢失或泄露的风险，而服务器可以提供更好的数据备份和安全措施，保障数据的安全性和可靠性。
综上所述，学习机器视觉不一定需要有服务器，但是服务器可以提供更好的计算性能、存储资源、数据安全性和可靠性，从而提高学习效率和保障数据安全。

（1）大数据
在智慧社区、大型智能小区建筑群的智能安防中需要7X24小时获取视频信息，是海量视频数据，属于大数据。因此视频大数据的发展特点为：
非数字化转为数字化，现已接近成熟。
数字化到数据化，关键是结构化。
大量转换来的非结构化到结构化数据，数据集中是关键。
大量数据与快速处理矛盾。
大数据的应用最重要的是数据大集中，只有集中数据，才能对数据进行分析和处理，挖掘出有利用的信息价值。智慧交通、智慧社区、智慧安防、平安城市、数据、视频、信息集成化、集成管理等都应用到大数据技术。
（2）可视化
①视联化
视频领域从技术层面分为视频点播（以IP为主导）、视频广播（IPTV、IPTP）、视频通信（IP网和广电网），其中IP网存在压缩时延的问题，而广电网是无时延的，其特征是全实时、全高清、全交换、全功能、全覆盖、点对点、双向互动。
②视频分析技术
智能视频分析是使用计算机图像视觉分析技术，借助于计算机芯片强大的数据处理功能，通过将场景中背景和目标分离进而提取、比对和分析画面中的关系信息，对视频画面进行高速分析，用户可以根据分析模块，通过在不同摄像机的场景中预设不同的非法规则，一旦目标在场景中出现了违反预定义非法规则的行为，系统会自动发出警告信息，并且会根据预先定义好的相关联动设备进行触发联动动作，用户可以通过点击报警信息，实现报警的场景重组并采取先关的预防措施。
涉及的“人”识别技术主要有：生物特征检测、生物特征识别、行为特征识别等，广泛应用于重要出入口，特别适用于人流量大，人口成分负责的大型小区。
涉及的“车”识别技术主要有：车牌检测、车牌识别、车身颜色识别、车型检测，广泛应用于大型商业中心停车场的管理与收费等。例如，聚光智能停车场车位引导系统已经成功运用在多个大型商业停车场当中。
涉及的“事”识别技术，主要有周界防范、行为防范、人（车）流量统计、人群聚集等，其中行为分析包括快速移动检测、交通拥堵检测、周界跨线检测、排队异常等情况，广泛应用于智慧社区周界防范等。
涉及“视频增强”技术，主要有视频浓缩、图像清晰化、视频故障诊断等，借助这些技术，可以有效缩短时间快速查找目标视频、增强视频图像效果、快速准确锁定视频故障类型，从而提高视频分析的能力和质量。
视频分析技术在结构上有两种方式：前端视频分析和后端视频分析。
前端视频分析就是采用具有智能分析模块功能的前端摄像机，前端摄像机即可实现车牌识别、行为异常报警、移动侦测报警、入侵检测报警、物品遗留识别报警等功能，然后把提取到的视频相关特征数据和视频图像一起往后台中心传送，由后台中心进行集中管理、控制、显示、和储存。前端视频分析使视频实时分析预警成为可能，可大大节省传输和存储资源。目前，前端视频分析的应用主要适用于高清网络摄像机。
后端视频分析即前端采用无智能分析模块的摄像头，前端摄像机把采集到的视频图像往后台中心传输，由后台的智能分析服务器针对视频图像进行分析和识别。其后台智能监控软件的核心是由各种算法组成的，不同的算法应用在不同的场景之中，而且各种应用场景的需要会随着具体环境的改变而改变；整个分析运算和处理都是由后台中心相关的服务器和软件完成的。
随着视频图像的存储，后台的储存设别保存着海量的历史视频数据，但这些视频一般都很少再调用，但在实际的管理和使用中，往往会根据某种需求对历史视频进行搜索找出目标视频，但要在这海量的历史视频数据中查找，要消耗大量的时间和人力。所以，采用“智能检索”也是一种智能视频分析技术，它对所定义的规则或要求，对保存在储存设备中的历史视频数据进行快速地比对，把符合规则或要求的视频浓缩、集中或剪切到一起，这样就能快速检索到目标视频。
③视频摘要技术
视频摘要技术是对视频海量数据进行快速检索、智能分析与处理，从大数据中挖掘出有价值的、与事件关联的小数据片段，建立视频摘要信息模式。通常用一段静态或者动态的图像序列出来表示，并对原始信息予以保留。视频摘要在视频分析和基于内容的视频检索中扮演着重要角色。

---