opencv(ORB算法)实现相似度检测

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# 自定义计算两个图片相似度函数
def img_similarity(img1_path, img2_path):""":param img1_path: 图片1路径:param img2_path: 图片2路径:return: 图片相似度"""try:# 读取图片img1 = cv2.imread(img1_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)img2 = cv2.imread(img2_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)w ,h = img1.shape# img1 = img1[0 + 45:h]# img2 = img2[0 + 45:h1]cv2.imshow("img1", img1)cv2.imshow("img2", img2)cv2.waitKey(0)# 初始化ORB检测器orb = cv2.ORB_create()kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1, None)kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img2, None)# 提取并计算特征点bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING)# knn筛选结果matches = bf.knnMatch(des1, trainDescriptors=des2, k=2)# 查看最大匹配点数目good = [m for (m, n) in matches if m.distance < 0.75 * n.distance]# print(len(good))# print(len(matches))similary = float(len(good))/len(matches)print("(ORB算法)两张图片相似度为:%s" % similary)return similaryexcept:print('无法计算两张图片相似度')return '0'
if __name__ == '__main__':name1='e.jpg'name2='f.jpg'# similary 值为0-1之间,1表示相同similary = img_similarity(name1, name2)

文档: https://docs.opencv.org/3.3.1/d1/d89/tutorial_py_orb.html

参考:https://www.cnblogs.com/ronny/p/4083537.html

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