前言

C#图片特征比对：

通过AI 算法，查找两张图片的相似点，特征点的比对比例分析，如果达到90% 以上，默认相同或者相似。

一、FREAK算法

FREAK算法是2012年CVPR上《FREAK: Fast Retina Keypoint》文章中，提出来的一种特征提取算法，也是一种二进制的特征描述算子。它与BRISK算法非常相似，个人觉得就是在BRISK算法上的改进，关于BRISK算法详见上一篇博文：BRISK特征提取算法。FREAK依然具有尺度不变性、旋转不变性、对噪声的鲁棒性等。

二、使用步骤

1.引入库

代码如下（示例）：

using ImageAi;
using System;
using System.Drawing;
using System.Windows.Forms;

2.提交数据

代码如下（示例）：

ImageAiClass imageAi = new ImageAiClass();
ImageAi.Event.OnResult += Event_OnResult;
imageAi.BitmapA = Bitmap 图片数据1;
imageAi.BitmapB = Bitmap 图片数据2;
imageAi.flag = DateTime.Now.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
imageAi.Open();

3.获取识别结果

代码如下（示例）：

private void Event_OnResult(Result e)
        {
            if (e.error == "OK")
            {
                string tempString = string.Format("[{6}]原图采样点：{0},对比图采样点：{1},匹配个数点：{2},{3},匹配比例：{4}%,{5}%",
                    e.original, e.target, e.match[0], e.match[1], e.ratio[0], e.ratio[1],e.flag);
                this.Invoke(new Action(() =>
                {
                    lb_result.Text = tempString;
                    lb_result.BackColor = Color.Azure;

                }));
            }
            else
            {
                this.Invoke(new Action(() =>
                {
                    lb_result.Text = "["+e.flag+"]"+e.error;
                    lb_result.BackColor = Color.Azure;

                }));
            }
            
        }

4.识别结果定义

代码如下（示例）：

using System;

namespace ImageAi
{
    public class Result
    {
        public Result()
        {
            this.error = "OK";
        }
        public string flag { get; set; } /**提交的标志**/
        public int original { get; set; }/**原图采样点**/
        public int target { get; set; }/**目标图采样点**/
        public int[] match { get; set; }/**匹配采样点(原图,目标图)**/
        public decimal[] ratio { get; set; }/**匹配率(原图对目标图,目标图对原图)**/
        public string error { get; set; }  /**结果：OK为成功，其他为失败原因**/

    }

    
}