我有两组图像，{H} 和 {L}。 {H} 由 512x512 图像组成。 {L} 由 {H} 中的所有图像组成，但缩小到 32x32-128x128，并带有有损压缩的压缩伪影。
使用 OpenCV 将 {H} 中的图像与 {L} 中最接近的匹配项进行匹配的最佳方式是什么？
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另一个，虽然可能慢得多的方法是做 Clustering by Compression (Arxviv.org, PDF)也许use the JPEG coefficients作为要比较的模型数据，而不是通过某种其他压缩方法压缩的未压缩图像数据。另见 articles related to来自谷歌学术的第一篇论文。
压缩聚类基本上意味着使用文件 Y 的(统计)模型压缩文件 X，并将大小与仅使用其自身模型数据压缩 X 进行比较。
这里是关于 using different statistical models for compression 的一些背景。 . JPEG 压缩 uses Huffman coding or Arithmetic coding压缩 DC 系数表。
还有另一种选择，如果较小的图像不仅仅是下采样和/或裁剪版本，这可能会更快，那就是使用 Wajih 建议的 SIFT 或 SURF 算法。
关于image-processing - 在 OpenCV 中匹配相似图像，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/6218956/