13518219792
这篇文章主要介绍C++ OpenCV如何实现直方图比较，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
创新互联一直秉承“诚信做人，踏实做事”的原则，不欺瞒客户，是我们最起码的底线！ 以服务为基础，以质量求生存，以技术求发展，成交一个客户多一个朋友！为您提供成都网站设计、做网站、成都网页设计、微信小程序定制开发、成都网站开发、成都网站制作、成都软件开发、重庆APP开发公司是成都本地专业的网站建设和网站设计公司，等你一起来见证！
直方图比较
对输入的两个图像计算得到直方图H1和H2，归一化到相同的尺度空间，然后可以通过计算H1与H2之间的距离得到两个直方图的相似程度进而比较图像本身的相似程度。
OpenCV 提供了四种比较方法：
Correlation 相关性比较
Chi-Square 卡方比较
Intersection 十字交叉比较
Bhattacharyya 巴氏距离比较
相关API cv::compareHist
代码
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include
#include
using namespace std;
using namespace cv;
/** @函数 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;
/// 装载三张背景环境不同的图像
if( argc < 4 )
{ printf("** Error. Usage: ./compareHist_Demo
return -1;
}
src_base = imread( argv[1], 1 );
src_test1 = imread( argv[2], 1 );
src_test2 = imread( argv[3], 1 );
/// 转换到 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 ) );
/// 对hue通道使用30个bin,对saturatoin通道使用32个bin
int h_bins = 50; int s_bins = 60;
int histSize[] = { h_bins, s_bins };
// hue的取值范围从0到256, saturation取值范围从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 };
/// 直方图
MatND hist_base;
MatND hist_half_down;
MatND hist_test1;
MatND hist_test2;
/// 计算HSV图像的直方图
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() );
///应用不同的直方图对比方法
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;
}
输出的结果
以上是“C++ OpenCV如何实现直方图比较”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！
