ruby - 即使一个图像的裁剪/比率略有不同，我如何检测到两个图像“相同”？

您可能需要看一下功能匹配。这个想法是在两个图像中找到特征并匹配它们。此方法通常用于在其他图像中查找模板（例如徽标）。本质上，特征可以描述为人类会在图像中发现有趣的事物，例如角落或开放空间。特征检测技术有很多种，但是我的建议是使用尺度不变特征变换（SIFT）作为特征检测算法。SIFT对图像平移，缩放，旋转不变，对照明变化部分不变，并且对局部几何变形具有鲁棒性。这似乎与您的规格相符，在这些规格中图像的比率可能略有不同。

给定您提供的两个图像，这是尝试使用FLANN功能匹配器来匹配功能。要确定两个图像是否相同，我们可以基于某个预定阈值，该阈值跟踪通过比例测试的匹配次数，该匹配测试由 David G. Lowe的“ 比例不变关键点从比例不变关键点”进行了描述。对测试的简单解释是，比率测试检查匹配项是否模棱两可，应将其删除，您可以将其视为异常删除技术。我们可以计算通过此测试的匹配数，以确定两个图像是否相同。这是功能匹配结果：

Matches: 42

点表示检测到的所有匹配，而绿线表示通过比率测试的“良好匹配”。如果不使用比率测试，则将绘制所有点。这样，您可以将此过滤器用作阈值，以仅保留最匹配的功能。

我用Python实现的，我对Rails不太熟悉。希望这有帮助，祝你好运！

码

import numpy as np
import cv2

# Load images
image1 = cv2.imread('1.jpg', 0)
image2 = cv2.imread('2.jpg', 0)

# Create the sift object
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create(700)

# Find keypoints and descriptors directly
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(image2, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(image1, None)

# FLANN parameters
FLANN_INDEX_KDTREE = 1
index_params = dict(algorithm = FLANN_INDEX_KDTREE, trees = 5)
search_params = dict(checks=50)   # or pass empty dictionary
flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params,search_params)
matches = flann.knnMatch(des1,des2,k=2)

# Need to draw only good matches, so create a mask
matchesMask = [[0,0] for i in range(len(matches))]

count = 0
# Ratio test as per Lowe's paper (0.7)
# Modify to change threshold 
for i,(m,n) in enumerate(matches):
    if m.distance < 0.15*n.distance:
        count += 1
        matchesMask[i]=[1,0]

# Draw lines
draw_params = dict(matchColor = (0,255,0),
                   # singlePointColor = (255,0,0),
                   matchesMask = matchesMask,
                   flags = 0)

# Display the matches
result = cv2.drawMatchesKnn(image2,kp1,image1,kp2,matches,None,**draw_params)
print('Matches:', count)
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey()