C++ OpenCV如何實現直方圖比較

這篇文章主要介紹C++ OpenCV如何實現直方圖比較，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

直方圖比較

對輸入的兩個圖像計算得到直方圖H1和H2，歸一化到相同的尺度空間，然后可以通過計算H1與H2之間的距離得到兩個直方圖的相似程度進而比較圖像本身的相似程度。

OpenCV 提供了四種比較方法：

Correlation        相關性比較

Chi-Square        卡方比較

Intersection       十字交叉比較

Bhattacharyya   巴氏距離比較

相關API    cv::compareHist

代碼

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
#include <stdio.h>

using namespace std;
using namespace cv;

/** @函數 main */
int main( int argc, char** argv )
{
  Mat src_base, hsv_base;
  Mat src_test1, hsv_test1;
  Mat src_test2, hsv_test2;
  Mat hsv_half_down;

  /// 裝載三張背景環境不同的圖像
  if( argc < 4 )
    { printf("** Error. Usage: ./compareHist_Demo <image_settings0> <image_setting1> <image_settings2>\n");
      return -1;
    }

  src_base = imread( argv[1], 1 );
  src_test1 = imread( argv[2], 1 );
  src_test2 = imread( argv[3], 1 );

  /// 轉換到 HSV
  cvtColor( src_base, hsv_base, CV_BGR2HSV );
  cvtColor( src_test1, hsv_test1, CV_BGR2HSV );
  cvtColor( src_test2, hsv_test2, CV_BGR2HSV );

  hsv_half_down = hsv_base( Range( hsv_base.rows/2, hsv_base.rows - 1 ), Range( 0, hsv_base.cols - 1 ) );

  /// 對hue通道使用30個bin,對saturatoin通道使用32個bin
  int h_bins = 50; int s_bins = 60;
  int histSize[] = { h_bins, s_bins };

  // hue的取值范圍從0到256, saturation取值范圍從0到180
  float h_ranges[] = { 0, 256 };
  float s_ranges[] = { 0, 180 };

  const float* ranges[] = { h_ranges, s_ranges };

  // 使用第0和第1通道
  int channels[] = { 0, 1 };

  /// 直方圖
  MatND hist_base;
  MatND hist_half_down;
  MatND hist_test1;
  MatND hist_test2;

  /// 計算HSV圖像的直方圖
  calcHist( &hsv_base, 1, channels, Mat(), hist_base, 2, histSize, ranges, true, false );
  normalize( hist_base, hist_base, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat() );

  calcHist( &hsv_half_down, 1, channels, Mat(), hist_half_down, 2, histSize, ranges, true, false );
  normalize( hist_half_down, hist_half_down, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat() );

  calcHist( &hsv_test1, 1, channels, Mat(), hist_test1, 2, histSize, ranges, true, false );
  normalize( hist_test1, hist_test1, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat() );

  calcHist( &hsv_test2, 1, channels, Mat(), hist_test2, 2, histSize, ranges, true, false );
  normalize( hist_test2, hist_test2, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat() );

  ///應用不同的直方圖對比方法
  for( int i = 0; i < 4; i++ )
     { int compare_method = i;
       double base_base = compareHist( hist_base, hist_base, compare_method );
       double base_half = compareHist( hist_base, hist_half_down, compare_method );
       double base_test1 = compareHist( hist_base, hist_test1, compare_method );
       double base_test2 = compareHist( hist_base, hist_test2, compare_method );

       printf( " Method [%d] Perfect, Base-Half, Base-Test(1), Base-Test(2) : %f, %f, %f, %f \n", i, base_base, base_half , base_test1, base_test2 );
     }

  printf( "Done \n" );

  return 0;
 }

輸出的結果

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