图片分类软件的原理是什么

① 百度图片搜索引擎原理是如何实现的

图片搜索的原理有三个步骤
1. 将目标图片进行特征提取，描述图像的算法很多，用的比较多的是：SIFT描述子，指纹算法函数，bundling features算法，hash function（散列函数）等。也可以根据不同的图像，设计不同的算法，比如图像局部N阶矩的方法提取图像特征。
2. 将图像特征信息进行编码，并将海量图像编码做查找表。对于目标图像，可以对分辨率较大的图像进行降采样，减少运算量后在进行图像特征提取和编码处理。
3. 相似度匹配运算：利用目标图像的编码值，在图像搜索引擎中的图像数据库进行全局或是局部的相似度计算；根据所需要的鲁棒性，设定阈值，然后将相似度高的图片预保留下来；最后应该还有一步筛选最佳匹配图片，这个应该还是用到特征检测算法。
其中每个步骤都有很多算法研究，围绕数学，统计学，图像编码，信号处理等理论进行研究。

根据Neal Krawetz博士的解释，原理非常简单易懂。我们可以用一个快速算法，就达到基本的效果。
这里的关键技术叫做"感知哈希算法"（Perceptual hash algorithm），它的作用是对每张图片生成一个"指纹"（fingerprint）字符串，然后比较不同图片的指纹。结果越接近，就说明图片越相似。下面是一个最简单的实现：
第一步，缩小尺寸。
将图片缩小到8x8的尺寸，总共64个像素。这一步的作用是去除图片的细节，只保留结构、明暗等基本信息，摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。
第二步，简化色彩。
将缩小后的图片，转为64级灰度。也就是说，所有像素点总共只有64种颜色。
第三步，计算平均值。
计算所有64个像素的灰度平均值。
第四步，比较像素的灰度。
将每个像素的灰度，与平均值进行比较。大于或等于平均值，记为1；小于平均值，记为0。
第五步，计算哈希值。
将上一步的比较结果，组合在一起，就构成了一个64位的整数，这就是这张图片的指纹。组合的次序并不重要，只要保证所有图片都采用同样次序就行了。
得到指纹以后，就可以对比不同的图片，看看64位中有多少位是不一样的。在理论上，这等同于计算"汉明距离"（Hammingdistance）。如果不相同的数据位不超过5，就说明两张图片很相似；如果大于10，就说明这是两张不同的图片。
具体的代码实现，可以参见Wote用python语言写的imgHash.py。代码很短，只有53行。使用的时候，第一个参数是基准图片，第二个参数是用来比较的其他图片所在的目录，返回结果是两张图片之间不相同的数据位数量（汉明距离）。
这种算法的优点是简单快速，不受图片大小缩放的影响，缺点是图片的内容不能变更。如果在图片上加几个文字，它就认不出来了。所以，它的最佳用途是根据缩略图，找出原图。
实际应用中，往往采用更强大的pHash算法和SIFT算法，它们能够识别图片的变形。只要变形程度不超过25%，它们就能匹配原图。这些算法虽然更复杂，但是原理与上面的简便算法是一样的，就是先将图片转化成Hash字符串，然后再进行比较。

② ps处理图片的原理.

是的。
可以这样理解。
但又有一点不一样。
你打开的图，它所有的灰度，饱合度、色相、透明度，如何排列像素……这些信息是包含在该图里的。
PS打开该图的时候，该图还是该图，没有改变。你用PS编辑的时候，该图的信息就改变了。
但是在“你存储你改变过后的图片”之前，该图的改变只存在缓存里，并没有改变图片本身。
除非你存储过后，该图才被你改变。
如果你选择“另存为”，那么，你改变过后的图会新生成一个文件，不会改变你的旧文件。

③ 美图秀秀的工作原理是什么

美图秀秀的工作原理如下：
实时摄像头磨皮和美白了，点击拍摄按钮之后放大眼睛，挺鼻，瘦脸，亮眼了。还去了痘痘和黑眼圈。本来相机会把脸拍平而且放大其瑕疵，美颜刚好遮盖了这些。

美图秀秀由美图网研发推出，是一款免费图片处理软件，不用学习就会用，比Adobe Photoshop简单很多。图片特效、美容、拼图、场景、边框、饰品等功能，加上每天更新的精选素材，可以让你1分钟做出影楼级照片，还能一键分享到新浪微博、人人网、QQ空间。

④ 图片搜索的工作原理是什么大神们帮帮忙

元搜索引擎（Meta Search Engine 简称MSE），是一种建立在独立搜索引擎基础上，调用其它独立搜索引擎的引擎,亦称"搜索引擎之母（The mother of search engines)"。在这里，"元"（Meta）为"总的"、"超越"之意，元搜索引擎就是对多个独立搜索引擎的整合、调用、控制和优化利用。相对于元搜索引擎，可被利用的独立搜索引擎称为"源搜索引擎"（Source Search Engine），或"成员搜索引擎"（Component Search Engine）。从功能上来讲，元搜索引擎像是一个过滤通道：以多个独立搜索引擎的输出结果作为输入，经过一番提取、剔除、萃取等操作，形成最终结果，然后将最终结果输出给用户。 搜索引擎的工作原理基本都是一样的,利用一个叫网络蜘蛛的程序在网络上爬行,自动地遍历Web来获得的网络信息并保存到本地服务器中.因此,我们通常所说的搜索引擎并不是真正的在搜索互联网,而是通过用户提供的关键词,搜索引擎再根据此关键词进行对其服务器的数据库进行搜索.为了保证用户查找信息的精度和及时,搜索引擎需要建立并维护一个庞大的索引数据库,从而能够迅速的从中找到相关的信息.搜索引擎的工作过程一般来说可以看作三大步:从互联网上爬取网页->预处理->查询服务

⑤ 遥感图像分类中，支持向量机分类的原理是什么

支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以求获得最好的推广能力 。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。建立方向合适的分隔超平面使两个与之平行的超平面间的距离最大化。其假定为，平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。
可以看看遥感软件ENVI，里面有这个功能，自己做一遍，再看看帮助里面的说明和公式，估计理解更深刻。

⑥ 照片编辑器的照片编辑原理

照片编辑 软件是一类对图像进行分析、修复、美化、合成等处理的软件。图像分析，即指通过取样和量化过程将一个以自然形式存在的图像变换为适合计算机处理的数字形式，包括图片直方图、灰度图等的显示，图像修复，即指通过图像增强或复原，改进图像的质量，包括去除噪点，修正数码照片的广角畸变，提高图片对比度，消除红眼等等，图片合成，即指将多张图片进行合并，实现图片内容改变的过程，图片合成通常需要通过抠图实现，图片合成的主要意义，在于通过抠图的方式更换背景，或将多张图片直接合成，譬如正片叠底、滤色、柔光等融合模式，都是图片合成的方式。

⑦ 图像识别是怎么的运行原理

• 图像的组成：图像由什么组成的，这个问题不是通常意义上的概念，它不是指图片里面有什么我们可以看到的东西，而是图像的光学组成概念。即图像是由很多具备色彩种类、亮度等级等信息的基本像素点所组成的。

• 图像的识别：计算机初始状态只能识别像素点上的基本信息，这个和生物的视觉是一样的，生物之所以可以分辨物体是由于生物神经系统对原始图像处理后的结果。而计算机的图像识别也是一个将原始光学信息进行逻辑分类处理的过程。

  【图为大脑神经元】

• 图像识别的要点： 图像识别编程就是对原始图像点信息的综合处理，图像识别通常有轮廓识别、特征识别、色彩识别、材质识别、物体识别等等。一般根据颜色、亮度等信息得出物体的轮廓，依据轮廓所对应的数据来确定轮廓的内容是什么物体或是什么特征，及特征及物体的判断离不开轮廓及对应逻辑数据的处理。而材质识别的特点是根据问题的反光程度来识别，其同样离不开轮廓的识别及逻辑数据的判断。因此在图像识别中，轮廓识别是重中之重。

• 图像识别编程的要点：图像识别编程时务必将通常的图像概念刻意淡化而侧重为视觉数据的逻辑化，并通宵人类识别数据是的依据。即人脑识别图像的逻辑判断依据从而得出正确的逻辑编程思路。

• 图片编程的注意事项：图片编程时不要将简单的处理繁杂化，同时明确要识别图像的目的及可以忽略细节的程度。尽量避免非逻辑必备信息的参杂，这个对于需要高速识别内容的项目尤为重要。

⑧ 图像分类处理原理

1. 图像分类处理的依据

图像分类处理的依据就是模式识别的过程，即通过对各类地物的遥感影像特征分析来选择特征参数，将特征空间划分为互不重叠的子空间并将图像内各个像元划分到各个子空间区，从而实现分类。这里特征参数是指能够反映地物影像特征并可用于遥感图像分类处理的变量，如多波段图像的各个波段、多波段图像的算术/逻辑运算结果、图像变换/增强结果、图像空间结构特征等; 特征空间是指由特征变量组成的多维空间。

遥感影像中同一类地物在相同的条件下 ( 纹理、地形、光照及植被覆盖等) ，应具有相同或相似的光谱信息特征和空间信息特征，从而表现出同类地物的某种内在的相似性。在多波段遥感的数字图像中，可以粗略地用它们在各个波段上的像元值的连线来表示其光谱信息 ( 图 4-22a) 。在实际的多维空间中，地物的像元值向量往往不是一个点，而是呈点群分布 ( 集群) 。同类地物的特征向量将集群在同一特征空间域，不同地物的光谱信息或空间信息特征不同，因而将集群在不同的特征的空间域 ( 图 4-22b) 。在实际图像中，不同地物的集群还存在有交叉过渡，受图像分辨率的限制，一个像元中可能包括有若干个地物类别，即所谓 “混合像元”，因此对不同集群的区分要依据它们的统计特征来完成。

2. 图像分类处理的关键问题

图像分类处理的关键问题就是按概率统计规律，选择适当的判别函数、建立合理的判别模型，把这些离散的 “集群”分离开来，并作出判决和归类。通常的做法是，将多维波谱空间划分为若干区域 ( 子空间) ，位于同一区域内的点归于同一类。子空间划分的标准可以概括为两类: ①根据点群的统计特征，确定它所应占据的区域范围。例如，以每一类的均值向量为中心，规定在几个标准差的范围内的点归为一类。②确定类别之间的边界，建立边界函数或判别函数。不论采取哪种标准，关键在于确定同一类别在多维波谱空间中的位置 ( 类的均值向量) 、范围 ( 协方差矩阵) 及类与类边界 ( 判别函数) 的确切数值。按确定这些数据是否有已知训练样本 ( 样区) 为准，通常把分类技术分为监督和非监督两类。非监督分类是根据图像数据本身的统计特征及点群的分布情况，从纯统计学的角度对图像数据进行类别划分的分类处理方法。监督分类是根据已知类别或训练样本的模式特征选择特征参数并建立判别函数，把图像中各个像元点划归至给定类中的分类处理方法。

图 4-22 某地数字图像上主要几种地物的光谱反射比曲线和集群分布

3. 监督分类与非监督分类的本质区别

监督分类与非监督分类的本质区别在于有无先验知识。非监督分类为在无分类对象先验知识的条件下，完全根据数据自身的统计规律所进行的分类; 监督分类指在先验知识( 训练样本的模式特征等先验知识) 的 “监督”之下进行分类。非监督分类的结果可作为监督分类训练样本选择的重要参考依据，同时，监督分类中训练样本的选择需要目视解译工作者、专家的地学知识与经验作为支撑。

4. 遥感图像分类的工作流程

①确定分类类别: 根据专题目的和图像数据特性确定计算机分类处理的类别数与类特征; ②选择特征参数: 选择能描述各类别的特征参数变量; ③提取分类数据: 提取各类别的训练 ( 样本) 数据; ④测定总体统计特征: 或测定训练数据的总体特征，或用聚类分析方法对特征相似的像元进行归类分析并测定其特征; ⑤分类: 用给定的分类基准对各个像元进行分类归并处理; ⑥分类结果验证: 对分类的精度与可靠性进行分析。

⑨ ps处理图片的原理是什么

• 图像处理软件有两种，位图软件和矢量软件

• photoshop属于位图软件，位图亦称为点阵图像，也称作像素

• 因此位图软件的原理，是通过改变像素的色相，透明度，饱和度，对比度等属性，达到想要的图像效果。
  

⑩ 百度图片的以图搜图功能工作原理什麽什麽

图像搜索引擎需要为在Web上浏览过的图像建立索引信息，能够进行图像分析和判别，为图像加注释，存储抽取出的索引信息建立索引库，理想的图像搜索引擎还应该能支持基于内容的图像检索。

图像识别方法
1、自动查找图形文：可以通过两个HTML标签，即IMG
SRC和HREF来检测是否存在可显示的图像文件，IMG
SRC表示“显示下面的图像文件”，而HREF则表示“下面是一个链接”，这两种标签经常导向一个图像文件。搜索引擎通过检查文件扩展名来判断链接的是否是图像文件。如果文件扩展名是.GIF或.JPG，那它就是一个可显示的图像。

2、人工干预找出图像并进行分类：即人工对网上的图像及站点进行选择。这种方法可以产生准确的查询体系，但劳动强度太大，限制了处理图像的数量。由于图像不同于文本，需要人们按照各自的理解来说明其蕴含的意义，因此图像检索比起文本的查询和匹配要困难得多。目前的图像搜索引擎大多支持关键词检索和分类浏览两种检索方式，部分可提供可视属性检索，但也很有限。它们主要的检索途径有以下几种：

a.
基于图像外部信息：即根据图像的文件名或目录名、路径名、链路、ALT标签以及图像周围的文本信息等外部信息进行检索，这是目前图像搜索引擎采用最多的方法。在找出图像文件后，图像搜索引擎通过查看文件名或路径名确定文件内容，但这取决于文件名或路径名的描述程度。

b.
基于图像内容特征描述：这是一种语义层次的匹配。需要人工对图像的内容（如物体、背景、构成、颜色特征等）进行描述并分类，给出描述词。检索时，将主要在这些描述词中搜索你的检索词。这种查询方式是比较准确的，一般来讲可以获得较好的查准率。但需人工参与，劳动强度大，因而限制了可处理的图像数量，并且需要一定的规范和标准，效果取决于人工描述的精确度。

c.
基于图像形式特征的抽取：由图像分析软件自动抽取图像的颜色、形状、纹理等特征，建立特征索引库，用户只需将要查找的图像的大致特征描述出来，就可以找出与之具有相近特征的图像。这是一种基于图像特征层次的机械匹配，特别适用于检索目标明确的查询要求（例如对商标的检索）。产生的结果也是最接近用户要求的。但目前这种较成熟的检索技术主要应用于图像数据库的检索，在网上图像搜索引擎中应用这种检索技术还具有一定的困难