OpenCV进行图像相似度比对的几种办法

1、直方图法

       方法描述：有两幅图像patch(当然也可是整幅图像)，分别计算两幅图像的直方图，并将直方图进行归一化，然后按照某种距离度量的标准进行相似度的测量。

       方法的思想：基于简单的向量相似度来对图像相似度进行度量。

       优点：直方图能够很好的归一化，比如256个bin条，那么即使是不同分辨率的图像都可以直接通过其直方图来计算相似度，计算量适中。比较适合描述难以自动分割的图像。

2、图像模板匹配

       （包括多种算法，例如平均绝对差算法（MAD）、绝对误差和算法（SAD）、误差平方和算法（SSD）、平均误差平方和算法（MSD）、归一化积相关算法（NCC）、序贯相似性检测算法（SSDA）、hadamard变换算法（SATD），具体可以参考该blog：https://blog.csdn.net/KYJL888/article/details/81480494）
一般而言，源图像与模板图像patch尺寸一样的话，可以直接使用上面介绍的图像相似度测量的方法；如果源图像与模板图像尺寸不一样，通常需要进行滑动匹配窗口（从左到右），扫面个整幅图像获得最好的匹配patch。
在OpenCV中对应的函数为：matchTemplate()：函数功能是在输入图像中滑动窗口寻找各个位置与模板图像patch的相似度。

3、PSNR峰值信噪比

PSNR（Peak Signal to Noise Ratio），一种全参考的图像质量评价指标。
简介：https://en.wikipedia.org/wiki/Peak_signal-to-noise_ratio
PSNR是最普遍和使用最为广泛的一种图像客观评价指标，然而它是基于对应像素点间的误差，即基于误差敏感的图像质量评价。由于并未考虑到人眼的视觉特性（人眼对空间频率较低的对比差异敏感度较高，人眼对亮度对比差异的敏感度较色度高，人眼对一个区域的感知结果会受到其周围邻近区域的影响等），因而经常出现评价结果与人的主观感觉不一致的情况。PSNR算法简单，检查的速度也很快。但是其呈现的差异值有时候和人的主观感受不成比例。

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4、SSIM结构相似性

也是一种全参考的图像质量评价指标，它分别从亮度、对比度、结构三方面度量图像相似性。
SSIM取值范围[0,1]，值越大，表示图像失真越小.
在实际应用中，可以利用滑动窗将图像分块，令分块总数为N，考虑到窗口形状对分块的影响，采用高斯加权计算每一窗口的均值、方差以及协方差，然后计算对应块的结构相似度SSIM，最后将平均值作为两图像的结构相似性度量，即平均结构相似性MSSIM

 

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分别为x,y的均值，

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分别为x,y的方差以及协方差。c1与c2用来维持稳定的常数。

5、感知哈希算法

具体可见新更新的感知哈希算法（https://www.jianshu.com/p/ad7131f7999b）
(perceptual hash algorithm）
http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/42153261
感知哈希算法(perceptual hash algorithm)，它的作用是对每张图像生成一个“指纹”(fingerprint)字符串，然后比较不同图像的指纹。结果越接近，就说明图像越相似。
实现步骤：

1. 缩小尺寸：将图像缩小到8*8的尺寸，总共64个像素。这一步的作用是去除图像的细节，只保留结构/明暗等基本信息，摒弃不同尺寸/比例带来的图像差异
2. 简化色彩：将缩小后的图像，转为64级灰度，即所有像素点总共只有64种颜色；
3. 计算平均值：计算所有64个像素的灰度平均值；
4. 比较像素的灰度：将每个像素的灰度，与平均值进行比较，大于或等于平均值记为1，小于平均值记为0；
5. 计算哈希值：将上一步的比较结果，组合在一起，就构成了一个64位的整数，这就是这张图像的指纹。组合的次序并不重要，只要保证所有图像都采用同样次序就行了；
6. 得到指纹以后，就可以对比不同的图像，看看64位中有多少位是不一样的。在理论上，这等同于”汉明距离”(Hamming distance,在信息论中，两个等长字符串之间的汉明距离是两个字符串对应位置的不同字符的个数)。如果不相同的数据位数不超过5，就说明两张图像很相似；如果大于10，就说明这是两张不同的图像。

6、尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)算法

SIFT算子是把图像中检测到的特征点用一个128维的特征向量进行描述，因此一幅图像经过SIFT算法后表示为一个128维的特征向量集，该特征向量集具有对图像缩放，平移，旋转不变的特征，对于光照、仿射和投影变换也有一定的不变。
SIFT算法的流程分别为：
i. 尺度空间极点检测；
ii. 关键点精确定位；
iii. 关键点的方向确定；
iv. 特征向量的生成。
具体可以看看该博客：
https://blog.csdn.net/lhanchao/article/details/52345845

转自：http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/07/principle_of_similar_image_search.html