最新要做个类似博物馆的项目，要用到图片识别比对，具体场景如下：
游客在入馆的时候或者入园之馆（在家里）下载当前博物馆的数据，其中数据主要是展品的缩略图，以及展品的文字，语音介绍。
游客入馆后，看到自己感兴趣的展品可以用打开APP，APP会调用摄像头，对排到的物体做实时采集，并把当前采集到的帧与下载好的缩略图进行比对，找到代表当前展品的缩略图以及文字音视频，进行播放。
我觉得重点在于这个图像识别比对的过程，可能要计算一下当前两个图像的相似度，高于一定数值的，即认为比对成功。但是我不知道有没有什么合适的图像比对算法，大概看了一下，有opencv的，但是貌似要额外在android的机器上装一个40M的apk才行，我个人觉得这有点牛刀小用了，有没有个小巧的就是图像相似度比对的算法呢？
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画像比較技術は自分で行う必要はありません。Baidu、Sina、Tencent、Alibaba はいずれも優れたインターフェース実装を備えています。
実装プロセスは次のようにすべきだと思います。 1 ユーザーが現在の博物館データをダウンロードし、2 ユーザーが目の前にある物理的なオブジェクトの写真を撮り、3 その写真をクラウドにアップロードし、4 返された結果に基づいて対応する表示を作成します。
現在の主流は、美術館内の写真から特徴を抽出し、オフラインまたはオンラインでカメラで収集した画像の特徴を抽出して比較したり、QRコードを直接貼り付ける方法です。 。
javacv はどうですか?
1. 画像認識は比較的専門的です。もちろん、デジタル画像処理を専攻している場合は別の話になります。
2.グーグルで検索してみてください。かなりの数があるはずです
3. 認識精度の要件がそれほど高くない場合は、デジタル画像処理に関する本を読んで適切なアルゴリズムを見つけることをお勧めします
類似性の比較には ORB アルゴリズムを使用することをお勧めします。APK が占有するスペースが多すぎると思われる場合は、opencv に依存しない ORB アルゴリズムを探すことができます。
同じ研究室の誰かが以前博物館の仮想現実プロジェクトに取り組みましたが、それはナンセンスのように感じました。画像認識は、これまでに行われたことがない場合でも、実際に実装するには非常に時間とエネルギーがかかります。あなたが言及したアプリケーションのシナリオは、おそらく意思決定者によって考えられたものだと思われますが、見た目はクールですが、役に立ちません。上で述べたように、QR コードを直接吊るすことができれば、より実用的になる可能性があります。ただし、投稿者に画像認識のオプションしかない場合は、関連する API を見つけるか、他の機関に委託することをお勧めします。十分な時間があり、資金が不十分で、適切な API が見つからない場合は、自分でデジタル画像を使用するしかありません。 . 処理、行列演算、さまざまな変換...単なる数学ゲームとして扱います...