• 图像相似度评估
• • 技术路线图
  • 依赖
  • 结果
  • • 样本图片
    • 查询图片
    • 结果与保存
  • 用法
  • • 使用脚本
    • 使用exe
  • 使用pyinstaller封装py脚本（可选）
  • 感谢

图像相似度评估

本仓库提供基于ORB特征点的图像相似度估计。

中文|English

技术路线图

依赖

• python 3.7.16

• numpy 1.21.6

• opencv-python 4.7.0.72

• matplotlib 3.5.3

• pyinstaller 5.9.0

测试平台：Window10 x86_64

结果

样本图片

sample1	sample2	sample3	sample4

查询图片

col1	col2	col3	col4

结果与保存

以sample4为例

• 匹配图

• 关键点

• 最佳匹配

sample	query	simlarity(%)
		27.00

• 结果保存在指定的输出路径中，结构如下：

├─descriptors
├─keypoints
└─resize

用法

拥有python运行环境，推荐py脚本方式，否则推荐exe方式

使用脚本

• 终端/cmd进入项目目录后执行：

python .\main.py -s .\data\sample\sample4.png -q .\data\query\ -o .\output\

• 查看帮助：

.\main.py -h

使用exe

• 终端/cmd进入app目录执行:

.\imageSim.exe -s ..\data\sample\sample4.png -q ..\data\query\ -o ..\output\

或者直接根目录下运行run.bat文件

.\run.bat

或者直接双击运行

使用pyinstaller封装py脚本（可选）

若需要修改py脚本文件，再次封装时，需要使用pyinstaller包

pyinstaller文档

修改完成后直接运行createEXE.bat文件即可在py脚本所在目录生成app文件夹，exe文件存放在app中

感谢

本项目参考了SIFTImageSimilarity和Feature-Detection-and-Matching感谢他们优秀的工作。