ImageSimilarity 1.0.2

ImageSimilarity

ImageSimilarity — .NET-библиотека для сравнения изображений по ключевым точкам (ORB) и гомографии (RANSAC) через Emgu CV.
Позволяет определить, являются ли два изображения одним и тем же исходником, даже если они:

• кадрированы;
• уменьшены/увеличены;
• перекодированы в JPEG;
• изменены фильтрами;
• затемнены/осветлены;
• имеют текстовые подписи или графические оверлеи.

Библиотека возвращает числовую оценку сходства 0.0–1.0, а также подробные метрики матчинга.

✨ Возможности

• Масштабирование обоих изображений к единому размеру для стабильности ORB.
• Детекция и сравнение ключевых точек ORB.
• Матчинг через BFMatcher + KNN (k=2) + Lowe Ratio Test.
• Строительство гомографии через RANSAC.
• Подсчёт:
  • количества матчей;
  • количества инлаеров;
  • доли инлаеров;
  • итогового SimilarityScore.
• Адаптивная формула скоринга:
  • душит ложные совпадения при малом количестве матчей (например, «олени»/«деревья»);
  • поддерживает высокие оценки для реальных дубликатов (даже с текстом и фильтрами).
• Подходит для бэкендов, микросервисов и контейнеров.

📦 Установка

dotnet add package ImageSimilarity

🚀 Быстрый старт

using ImageSimilarity;

var comparer = new ImageHomographyComparer();

var result = comparer.CompareFiles("original.jpg", "modified.jpg");

Console.WriteLine($"Score: {result.SimilarityScore:F3}");
Console.WriteLine($"Total matches: {result.TotalMatches}");
Console.WriteLine($"Inliers: {result.InliersCount}");
Console.WriteLine($"Inlier ratio: {result.InliersRatio:F3}");
Console.WriteLine($"Same origin: {result.IsSameOrigin()}");

📊 Интерпретация SimilarityScore

Рекомендуемая шкала:

IsSameOrigin() по умолчанию использует пороги:

• SimilarityScore >= 0.5
• InliersCount >= 15

🧠 Как работает алгоритм

1. Нормализация масштаба

   • оба изображения приводятся к одной длине длинной стороны (TargetLongSide = 600).

2. Преобразование в градации серого

3. ORB: детекция + дескрипторы

   • количество фич: 1500;
   • масштабирующий фактор: 1.2;
   • уровни пирамиды: 8.

4. KNN-matching (k=2) + Lowe Ratio Test

   • отсеиваются слабые совпадения.

5. Гомография через RANSAC

   • формируется инлайер-маска.

6. Адаптивный скоринг

   • если матчей мало (<30) → score душится квадратично;
   • если много — учитывается качество (inlierRatio) + сила совпадения;
   • итог в диапазоне [0..1].

🧩 Параметры

public int TargetLongSide { get; set; } = 600;
public int NumberOfFeatures { get; set; } = 1500;
public float ScaleFactor { get; set; } = 1.2f;
public int NLevels { get; set; } = 8;
public double LoweRatio { get; set; } = 0.75;
public double RansacReprojThreshold { get; set; } = 3.0;

Можно свободно настраивать.

📘 Пример интеграции в Minimal API

var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);
var app = WebApplication.Create();

app.MapPost("/compare", async (HttpRequest request) =>
{
 var form = await request.ReadFormAsync();
 var source = form.Files.GetFile("source");
 var search = form.Files.GetFile("search");

 var temp1 = Path.GetTempFileName();
 var temp2 = Path.GetTempFileName();

 using (var s = File.Create(temp1)) await source.CopyToAsync(s);
 using (var s = File.Create(temp2)) await search.CopyToAsync(s);

 var comparer = new ImageHomographyComparer();
 var result = comparer.CompareFiles(temp1, temp2);

 return Results.Json(result);
});

app.Run();

📦 HomographyResult

public class HomographyResult
{
 public int TotalMatches { get; set; }
 public int InliersCount { get; set; }
 public double InliersRatio { get; set; }
 public double SimilarityScore { get; set; }

 public bool IsSameOrigin(double scoreThreshold = 0.5, int minInliers = 15)
 {
 return SimilarityScore >= scoreThreshold && InliersCount >= minInliers;
 }
}

🛠 Требования

• .NET 8+
• Emgu CV
• В Linux-контейнерах нужны нативные OpenCV-библиотеки:
  • libopencv-core
  • libopencv-imgproc
  • libopencv-features2d
  • libopencv-calib3d

⭐ Поддержка

Если хочешь добавить новые функции или предложить улучшения — открывай issue или Pull Request.