我最近正在学习寻找一种搜索相似图像的方法。 特征匹配领域有一些流行的算法，例如感知哈希算法、openCV中的SIFI和SURF。我想知道哪一个是最准确的。或者使用多种算法是一个好主意吗？ 或者关于流行算法有一些不错的结论吗？ 提前致谢。
最佳答案
有很多算法可以检查相似性，实际上是匹配特征。 我搜索了一些算法，找到了SURF、SIFT、BRISK、LBP、Harris MSER、A-KAZE、FAST等特征。
在许多应用中，选择 SIFT 来检查特征匹配。但是，我认为您应该评估性能算法。找到适合您的应用程序的算法。
如果您无法评估算法，我认为使用多种算法对您来说更好。
如果你想检查特征，我推荐这个链接来了解特征提取器、描述符、匹配。 https://kr.mathworks.com/help/vision/local-feature-extraction.html
谢谢。
关于algorithm - 查找不同图像之间相似性的最准确算法是什么，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/46663993/