5个版本
| 0.2.3 | 2023年7月3日 |
|---|---|
| 0.2.2 | 2023年7月3日 |
| 0.2.1 | 2023年7月3日 |
| 0.2.0 | 2023年7月2日 |
| 0.1.0 | 2023年1月9日 |
#715 在 图像
用于 simagef
23KB
331 行
image-match-rs
实现了一种图像匹配算法，该算法由H. Chi Wong、Marshall Bern和David Goldberg在《任何类型的图像的签名》中描述。该算法旨在检测几乎相同的图像，而不是具有相同概念内容的图像。
使用方法
默认情况下，该库提供两个主要功能：`get_buffer_signature(rgba, width)` 和 `cosine_similarity(a, b)`。前者接受一个预处理的`u8`切片，其中每个四元组代表一个像素的8位红色、绿色、蓝色和alpha值，后者计算两个结果向量的相似度。根据源论文和我们在此研究中的实验，相似度大于`0.6`的图像可以被认为是可能的匹配。如果使用下面描述的调整方法，可能还需要进行额外的研究来评估新的截止值。
如果使用`img`功能，还提供了`get_image_signature(image)` 和 `get_file_signature(path)`，它们使用image库将图像解包到rgba缓冲区中。所有签名函数还公开了`tuned`版本，允许调整签名计算期间使用的裁剪百分比、控制生成的特征向量长度的集合网格的大小，以及产生该点值的每个网格点周围的方形大小。建议在开始调整之前仔细研究算法，因为这些参数的影响并不立即明显。
未来工作
- 单元测试。该库已被手动测试了相当多的次数，但它需要单元测试。
- 在生成的签名中尝试扩展每个维度的可能值。根据论文，它们目前都是位于
[-2, 2]区间的整数。这可能需要围绕新建议的向量相似度阈值进行实验。
依赖项
~0.4–3.5MB
~20K SLoC