Algorithm 将图像与不同的图像进行比较和匹配？

免责声明：我是初学者，也许这个问题对你不好，我希望你能理解

我必须使用PHP编程创建皮肤病专家系统。重点是匹配两个或多个不同的图像，系统将来自数据库/文件的图像与来自用户的图像进行匹配/比较，然后向输入图像的用户提出一些问题。问题来自与数据库/文件中的图像大致匹配的匹配/比较结果

例如，这是来自患有疥疮皮肤病的用户的图像：

这是来自数据库/文件的示例图像

现在如何匹配/比较图像

我已经读过这些问题了， , 和文章来自（SIFT关键点检测器）和（ASIFT，SIFT，MSER），但它似乎只与相同的图片只是从不同的位置拍照

他们都帮不了我（或者我不懂LOL）

我对OpenCV库不太了解，OpenCV库是否能处理它

请……我需要你的帮助。谢谢：）

编辑：

这幅图可以解释：

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问题出在第2步。

您可以对色调图像进行形态学分析，区分正常肤色和不健康的红色。也就是说，进入HSV空间，提取H分量，对其设置阈值，然后使用连续侵蚀等方法分析白色区域的大小和形状

然而，机会非常渺茫。你有一个尺度问题（即，你不知道拍摄的图像有多大），你有正常的颜色/亮度标准化问题，还有皮肤病中存在的较大变化的额外问题

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这是一个相当困难的问题，即使是对研究过图像处理的人来说也是如此。如果您在图像处理方面没有任何经验（如果您试图使用PHP解决此类问题，您可能没有），请准备一个长期的学习过程。至少有几个月。

我真的不知道医疗状况，这些图像足以让我恶心。：）

然而，我认为你需要找到与实际皮肤颜色不同的区域。因此，我建议将其作为一个起点。你可以使用“分段粒子”或“最大点点”来计算出皮肤上定向障碍的数量和密度，或者其他任何东西，这可能是一个关于疾病的指南。此外，您还可以通过同一链接中的“结果”获取该点的颜色值。

第一阶段

继续谷歌图片并上传你的图片。谷歌有一个“搜索相似图像”的功能，并将尝试进行匹配。谷歌很可能会将你与其他皮肤或身体部位的图片进行匹配。设定期望值的上限，以匹配谷歌在图像识别方面的结果。如果上限不够好

第二阶段

使用专家系统（可能有3层深度的问题和答案来分类情况）。以下是我一直在研究的皮肤状况列表。当然，你需要在任何医学术语旁边放置人类可读的描述

Acne
Cyst/cysts
Infected cyst
Non-infected cyst
Acne cyst
Epidermal cyst
Myxoid cyst
Ganglion cyst
Synovial cyst
Sebaceous cyst
Helial cyst
Auricular
Hidradenoma
Syringoma
Hidradenitis
[...] Nevi/nevis
Pigmented
Congenital
Typical
Atypical / Dysplastic
Inflamed
Irritated
[other]
[...] Carcinoma
Basal cell
Superficial
Squamous cell
In situ
Squamous cell ((what does this mean??))
Other
Melanoma
In situ
Keratosis/keratoses
Actinic
Seborrheic
Irritated
Pigmented
Warty
[...] Verruca (wart)
Common
Genital
Condylomatous
Plantar
Digital
Periungal
Filiform
Palmar
Urticaria (hives)
Generalized
Vasulittic
Contact
Vasculitis
Allergic
Leukocytoclastic
[...] Dermatitis
Seborrheic
Exematous
Eczematous
Eczematous
Eczematoid
Lichenoid
Psoriasiform
Pityriasiform
Nummular
Lichen simplex
Hypersensitivity
Dyshidrotic
Palmar-plantar
Psoriasis
Palmo
Plantar
Pustular
Erythrodermic
Hyperhydrosis
Lichen planus
Blistering disease
Pemphigoid
Pemphigus
Herpes simplex
Herpes zoster
Insect bite reaction
Lipom
Excoriations / prurigo
Tinea [...] (fungus)
Versicolor
Pedis
Unguium
Cruris
Capitis
Facilie
Corporis
Scarring
Post-funeral
Traumatic
Post-radiation
Acne
Keloid
Hypertrophic
Atrophic
Scleroderma
Localized
Systemic
Perleche
Cheilitis
Balanitis
Morphea
Atrophoderma
Vascular lesions
Pumpura
Eccliymosis
Angiomata
Pyogenic Granuloma
Telangiectasias
Varix
Port Wine Stain
Candidiasis
Impetigo lesions
Folliculitis
Furunculosis (boils)
Abscess 
[...] Ulceration
Infected 
Non-infected
Intertrigo
Abnormalities of Pigmentation
Post-inflammatory Hyperpigmenation
Hypopigmentation
DePigmentation
Vitiligo
Melasma
Chloasma
Rhiels Melanosis
Poikiloderma
Dyschromia
Pityriasis
Pityriasis Alba
Pityriasis Rosea
Rubra Pilaris
Lichenoides
Acuta (PLEVA)
Dry Skin
Asteatosis
Ichthyosis
Hyperkeratosis

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是的，我知道这是一个相当难的问题，谢谢你。我认为这几乎是不可能的，但可能有办法做到这一点，至少是一个有待进一步发展的好主意。这个数据库还包含哪些其他图像？它仅仅是关于检测这种特殊的皮肤病（与健康皮肤相比）还是其他的？如果是的话，哪一种？@Maurits疥疮皮肤病只是一个样本，我有更多的皮肤病。我知道这是一个很难解决的问题，但以前没有发现过（或者我不知道）。也许对于计算图像矢量可以使用matlab程序，但我想用php程序实现它。我希望你能帮我做这件事。谢谢：）恐怕你面前有一项艰巨的任务。一个你可以轻松花上一年或更长时间的。所以，除非你有办法限制或限制这个问题，否则我恐怕不能给你任何建议。@Maurits，谢谢你的建议，你对限制这个问题还有其他建议吗，所以我有解决这个问题的办法吗？谢谢你的建议，这将是我的考虑。湿疹在名单上出现了两次。：-）谢谢@Full Delegate，是的，我已经知道谷歌图像搜索算法，当然这将是我的参考。是的，我将制作一个皮肤病专家系统，条件是用户输入图片，然后将图像与系统中存在的图像列表进行比较，然后比较结果将作为确定某些问题的基础。所以，根据问题的结果和对比图像的结果，可以确定疾病并解决。