Android 我们可以检查列表中是否存在重复图像吗？

我是图像处理新手。我的问题是

我用相机拍了一张照片，然后用这个照片对照列表容器检查。如果列表容器包含类似于此图像的图像，则执行操作，否则不执行

例如

我有一张图片“img_one”

我的列表包含“图像一、图像二、图像三”

显示列表有一个图像（即，它看起来像此图像）

那么，如何对照列表容器中的项目检查此图像，并显示与此图像类似的图像

---

提前感谢朋友们。感谢所有想法。

我认为opencv中不存在这样的功能。你必须自己循环检查像素，然后逐个检查。示例代码可以如下所示：

bool identical(cv::Mat m1, cv::Mat m2)
{
  if ( m1.cols != m2.cols || m1.rows != m2.rows || m1.channels() != m2.channels() || m1.type() != m2.type() )
    {
      return false;
    }

  for ( int i = 0; i < m1.rows; i++ )
    {
      for ( int j = 0; j < m1.cols; j++ )
        {
          if ( m1.at(i, j) != m2.at(i, j) )
            {
              return false;
            }
        }
    }
  return true;
}

bool相同（cv:：Mat m1，cv:：Mat m2）
{
如果（m1.cols！=m2.cols | | m1.rows！=m2.rows | | m1.channels（）！=m2.channels（）| | m1.type（）！=m2.type（））
{
返回false；
}
对于（int i=0；i

---

如果您想在所有像素中迭代得更快一些，您可以查看。

我认为opencv中不存在这样的函数。你必须自己循环检查像素，然后逐个检查。示例代码可以如下所示：

bool identical(cv::Mat m1, cv::Mat m2)
{
  if ( m1.cols != m2.cols || m1.rows != m2.rows || m1.channels() != m2.channels() || m1.type() != m2.type() )
    {
      return false;
    }

  for ( int i = 0; i < m1.rows; i++ )
    {
      for ( int j = 0; j < m1.cols; j++ )
        {
          if ( m1.at(i, j) != m2.at(i, j) )
            {
              return false;
            }
        }
    }
  return true;
}

bool相同（cv:：Mat m1，cv:：Mat m2）
{
如果（m1.cols！=m2.cols | | m1.rows！=m2.rows | | m1.channels（）！=m2.channels（）| | m1.type（）！=m2.type（））
{
返回false；
}
对于（int i=0；i

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如果你想在所有像素上迭代得快一点，你可以看看。

我认为比较两幅图像需要花费一点时间。但是，您可以通过从适配器或使用ListView绑定图像的位置将该图像的二进制文件相互比较来进行检查。

我认为比较两个图像的过程有点费时。但是，您可以通过从适配器或从使用ListView绑定图像的位置将该图像的二进制文件相互比较来检查它。

这在很大程度上取决于您对“复制”的定义

如果你正在寻找完全相同的副本（复制粘贴），游戏很简单。Safir提出的方法，只需要一些性能改进，就可以了

如果你想找到几乎完全相同的副本，这项工作突然变得异常困难。查看此以了解更多信息

现在，回到“简单”方法，这取决于你要比较多少张图片。因为将文件夹中的每个图像与1000个图像中的所有其他图像进行比较，可以获得1.000.000个图像读取和比较。（因为你不能一次将它们全部存储在RAM中，你将不得不加载和卸载它们一百万次）这种方式对于一个强大的桌面处理器来说都太过分了

一种简单的方法是对每个图像使用散列函数（如sha2），然后只比较散列。一个很好的图像特别“散列”可能是直方图（尽管对于正片，您可能需要使用memcmp进行双重检查）

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即使您尝试暴力方法（将每个图像像素与其他像素进行比较），一种更快的方法是使用memcmp（），而不是逐像素访问图像。

这在很大程度上取决于您对“复制”的定义

如果你正在寻找完全相同的副本（复制粘贴），游戏很简单。Safir提出的方法，只需要一些性能改进，就可以了

如果你想找到几乎完全相同的副本，这项工作突然变得异常困难。查看此以了解更多信息

现在，回到“简单”方法，这取决于你要比较多少张图片。因为将文件夹中的每个图像与1000个图像中的所有其他图像进行比较，可以获得1.000.000个图像读取和比较。（因为你不能一次将它们全部存储在RAM中，你将不得不加载和卸载它们一百万次）这种方式对于一个强大的桌面处理器来说都太过分了

一种简单的方法是对每个图像使用散列函数（如sha2），然后只比较散列。一个很好的图像特别“散列”可能是直方图（尽管对于正片，您可能需要使用memcmp进行双重检查）

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即使您尝试暴力方法（将每个图像像素与其他像素进行比较），更快的方法是使用memcmp（），而不是逐像素访问图像。

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