Algorithm 位图数据相似性算法

我想比较两个位图或位图的一部分，看看它们有多相似

我遇到了一些字符串数据的相似性算法，比如Levenshtein距离和Jaro–Winkler距离。当涉及位图数据时，这些显然没有帮助

有人能提出一种比较位图相似程度的算法吗

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谢谢你的想法，链接等

虽然所有信息都有助于熟悉本主题，但我想知道如何生成图像，更大致的是：

您可以使用，但请注意，这需要二进制图像

值得注意的是，视觉上相似的图像可能具有截然不同的基本像素表示。人类的感知使得计算视觉相似性非常困难。Hausdorff很好地处理了这个问题，当一般相似性相同时，允许两个不同的图像获得较高的分数

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如果要计算数据距离，可以使用任何喜欢的距离度量，并直接在像素上进行计算。对于这种比较，我特别喜欢马哈拉诺比斯距离

这是一封来自a的邮件。使用自训练神经网络识别相似图像。

您希望使用希尔伯特曲线细分图像并读取rgb值。然后可以使用快速傅里叶变换将图像记录为离散模拟信号。然后您可以将其存储到数据库中，并将其与其他结果进行比较。结果应该很好。事实上，这类似于JPEG压缩（希尔伯特曲线）中的量化器步骤，只是JPEG压缩使用莫顿曲线

神经网络也带来了解决方案。您可以使用Kohonen网络（它将您的图像分组并给出它们的拓扑图）或使用Hopfield网络（提供一些具有代表性的图像，学习过程后，图像将按网络分类为学习模式中提供的图像）

科奥尼网络：

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Hopfield网络

如果输入原始梵高图像，您希望生成这样的图像吗？你能澄清一下吗？用一个源生成一个图像，但不一定是这样。这张图片是从一个视频源中切片的。我更感兴趣的是评估相似性，而不是创建它（尽管我也想知道更多关于这一点），你是在进行相似性例行程序，以便你可以随机演变出这样的图像吗？为此，我想说下面的神经网络解决方案可能会很好地工作。我想试试，谢谢