要计算图像的相似度，肯定是要找出图像的特征。
这样跟你描述一个人的面貌：国字脸，浓眉，双眼皮，直鼻梁，大而厚的嘴唇。
Ok，这些特征决定了这个人跟你的同事、朋友、家人是不是有点像。
图像也一样，要计算相似度，必须抽象出一些特征比如蓝天白云绿草。
常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征等。
颜色特征的算是最常用的，在其中又分为直方图、颜色集、颜色矩、聚合向量和相关图等。
直方图能够描述一幅图像中颜色的全局分布，而且容易理解和实现，所以入门级的图像相似度计算都是使用它的；作为一篇示例性的“浅尝辄止”的文章，我们也不例外。
标签： 蓝天算法
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