从图像库中检测图像的库？
A library to detect an image out of an image bank?
是否有一个开放的 source/free 库用于从图像库中检测图像？我有大约 120 张图像，我有一个输入图像，它是来自银行的图像，但可能略微 cropped/rescaled（虽然没有以任何形式改变）。我正在寻找能够 return 来自银行的图像与输入图像最相似的东西。
OpenCV 是为 C/C++、Python 和 Java 提供接口的计算机视觉库。但是没有简单的功能可以完成你想要的。
如果您的图像是灰度或彩色图像，一种可能有效的简单方法是直方图比较。在这里，您计算搜索数据库中图像的直方图，计算搜索图像的直方图，然后使用 comparison methods 之一比较分布。直方图箱的数量将决定准确性和性能。如果您有大量图像，您可能希望使用更多数量的直方图箱以获得良好的准确性，但这会花费更多时间和内存。
另一种方法是使用基于特征的技术，例如搜索和搜索图像的视觉词袋表示。在这里你也可以使用直方图比较来比较这些表示。
对于 intersection 比较，您必须对距离度量进行归一化，以便比较这些值。在这种情况下，您可以从搜索图像的总数 pixels/visual-words 中除以得到的距离。
经常建议用于此类任务的另一种技术是 perceptual hashing，但我没有任何使用它的经验来评论其 accuracy/performance。
我不知道你的图片类型，但我假设它们是森林，客厅，山谷等场景。根据Oliva和Torralba的说法，场景可以用低维特征来表示他们称之为场景要点。通过使用它，您只需使用非常快速的 K-Nearest-Neighbor 算法就可以得到相似的场景。他们提供了很好的 MATLAB 代码，但我不知道你是否有 MATLAB 许可证。您可以查看下面的 link 以获取 MATLAB 代码和原始论文。
http://people.csail.mit.edu/torralba/code/spatialenvelope/
曾经，我使用过代码，这是我的结果。最大的图片是输入，较小的是最佳候选。
我搜索了一下，找到了 GIST 的 C 实现，称为 Lear's GIST 实现；但是，我没有使用代码。 link在下面。
http://lear.inrialpes.fr/software
我希望这对你有用。编码愉快！！
参考：
图片来自http://make3d.cs.cornell.edu/data.html
要点：http://people.csail.mit.edu/torralba/code/spatialenvelope/
是否有一个开放的 source/free 库用于从图像库中检测图像？我有大约 120 张图像，我有一个输入图像，它是来自银行的图像，但可能略微 cropped/rescaled（虽然没有以任何形式改变）。我正在寻找能够 return 来自银行的图像与输入图像最相似的东西。
OpenCV 是为 C/C++、Python 和 Java 提供接口的计算机视觉库。但是没有简单的功能可以完成你想要的。
如果您的图像是灰度或彩色图像，一种可能有效的简单方法是直方图比较。在这里，您计算搜索数据库中图像的直方图，计算搜索图像的直方图，然后使用 comparison methods 之一比较分布。直方图箱的数量将决定准确性和性能。如果您有大量图像，您可能希望使用更多数量的直方图箱以获得良好的准确性，但这会花费更多时间和内存。
另一种方法是使用基于特征的技术，例如搜索和搜索图像的视觉词袋表示。在这里你也可以使用直方图比较来比较这些表示。
对于 intersection 比较，您必须对距离度量进行归一化，以便比较这些值。在这种情况下，您可以从搜索图像的总数 pixels/visual-words 中除以得到的距离。
经常建议用于此类任务的另一种技术是 perceptual hashing，但我没有任何使用它的经验来评论其 accuracy/performance。
我不知道你的图片类型，但我假设它们是森林，客厅，山谷等场景。根据Oliva和Torralba的说法，场景可以用低维特征来表示他们称之为场景要点。通过使用它，您只需使用非常快速的 K-Nearest-Neighbor 算法就可以得到相似的场景。他们提供了很好的 MATLAB 代码，但我不知道你是否有 MATLAB 许可证。您可以查看下面的 link 以获取 MATLAB 代码和原始论文。
http://people.csail.mit.edu/torralba/code/spatialenvelope/
曾经，我使用过代码，这是我的结果。最大的图片是输入，较小的是最佳候选。
我搜索了一下，找到了 GIST 的 C 实现，称为 Lear's GIST 实现；但是，我没有使用代码。 link在下面。
http://lear.inrialpes.fr/software
我希望这对你有用。编码愉快！！
参考：
图片来自http://make3d.cs.cornell.edu/data.html
要点：http://people.csail.mit.edu/torralba/code/spatialenvelope/