OpenCV圖像處理之直方圖比較方法詳解

第OpenCV圖像處理之直方圖比較方法詳解目錄一、直方圖比較二、圖像直方圖比較方法三、代碼實現(xiàn)四、圖像處理效果

一、直方圖比較

直方圖比較是對輸入的兩張圖像進行計算得到直方圖H1與H2，歸一化到相同的尺度空間，然后可以通過計算H1與H2的之間的距離得到兩個直方圖的相似程度（每張圖像都有唯一的直方圖與之對應），進而比較圖像本身的相似程度。Opencv提供的比較方法有四種：

Correlation相關性比較

Chi-Square卡方比較

Intersection十字交叉性

Bhattacharyyadistance巴氏距離。

（1）直方圖比較方法-相關性計算(CV_COMP_CORREL)

其中：

其中N是直方圖的BIN個數(shù)，是均值。

（2）直方圖比較方法-相關性計算(CV_COMP_CORREL)

H1,H2分別表示兩個圖像的直方圖數(shù)據(jù)

(3)直方圖比較方法-十字交叉性計算(CV_COMP_INTERSECT)

H1,H2分別表示兩個圖像的直方圖數(shù)據(jù)

(4)直方圖比較方法-巴氏距離計算(CV_COMP_BHATTACHARYYA)

H1,H2分別表示兩個圖像的直方圖數(shù)據(jù),

二、圖像直方圖比較方法

加載原圖像

將圖像色彩空間由BGR三通道轉換為HSV空間（由于直方圖對亮度和灰度比較敏感，色彩空間轉換就是突出這兩個因素盡量去除其他因素）

計算直方圖進行歸一化處理，歸一化到0到1之間，調用calcHist和normalize

直方圖比較，使用上述四種方法之一，調用compareHist

直方圖比較API函數(shù)接口

API接口

doublecompareHist(InputArrayh1,InputArrayH2,intmethod)

參數(shù)說明：

第一個參數(shù)InputArray類型h1,直方圖數(shù)據(jù)

第二個參數(shù)InputArray類型h2,直方圖數(shù)據(jù)

第三個參數(shù)int類型method比較方法，上述四種方法之一

返回值：采用上述四中方法之一計算后的兩個直方圖相關系數(shù)

關于intmethod的取值：

enumHistCompMethods{

HISTCMP_CORREL=0,//相關性比較

HISTCMP_CHISQR=1,//卡方比較

HISTCMP_INTERSECT=2,//十字交叉性

HISTCMP_BHATTACHARYYA=3,//巴氏距離

HISTCMP_HELLINGER=HISTCMP_BHATTACHARYYA,

HISTCMP_CHISQR_ALT=4,//替代卡方：通常用于紋理比較。

HISTCMP_KL_DIV=5//KL散度

不同直方圖相關性比較方法的特點：

Correlation相關性比較（CV_COMP_CORREL）值越大，相關度越高，最大值為1，最小值為0，越接近1越相似

Chi-Square卡方比較(CV_COMP_CHISQR)值越小，相關度越高，最大值無上界，最小值0，越接近0越相似

Intersection十字交叉性（CV_COMP_INTERSECT）對于相似度比較，值越大，表明相關度越高，最大值無上界；完美匹配為1，完全不匹配為0；

Bhattacharyyadistance巴氏距離(CV_COMP_BHATTACHARYYA)值越小，相關度越高，最大值為1，最小值為0，越接近1越相似

三、代碼實現(xiàn)

#include"stdafx.h"

#includeopencv2/opencv.hpp

#includeiostream

#includemath.h

usingnamespacestd;

usingnamespacecv;

stringconvertToString(doubled);

intmain(intargc,char**argv){

Matbase,test1,test2;//RGB圖像

Mathsvbase,hsvtest1,hsvtest2;//HSV圖像

base=imread("F:/photo/zx.jpg");

if(!base.data){

printf("couldnotloadimage...\n");

return-1;

test1=imread("F:/photo/a.jpg");

test2=imread("F:/photo/c.jpg");

//轉化為HSV圖像

cvtColor(base,hsvbase,COLOR_BGR2HSV);

cvtColor(test1,hsvtest1,COLOR_BGR2HSV);

cvtColor(test2,hsvtest2,COLOR_BGR2HSV);

inth_bins=50;ints_bins=60;

inthistSize[]={h_bins,s_bins};

//huevariesfrom0to179,saturationfrom0to255

floath_ranges[]={0,180};

floats_ranges[]={0,256};

constfloat*ranges[]={h_ranges,s_ranges};

//Usetheo-thand1-stchannels

intchannels[]={0,1};

MatNDhist_base;

MatNDhist_test1;

MatNDhist_test2;

calcHist(hsvbase,1,channels,Mat(),hist_base,2,histSize,ranges,true,false);

normalize(hist_base,hist_base,0,1,NORM_MINMAX,-1,Mat());

calcHist(hsvtest1,1,channels,Mat(),hist_test1,2,histSize,ranges,true,false);

normalize(hist_test1,hist_test1,0,1,NORM_MINMAX,-1,Mat());

calcHist(hsvtest2,1,channels,Mat(),hist_test2,2,histSize,ranges,true,false);

normalize(hist_test2,hist_test2,0,1,NORM_MINMAX,-1,Mat());

doublebasebase=compareHist(hist_base,hist_base,2);//zx

doublebasetest1=compareHist(hist_base,hist_test1,2);//zxanda

doublebasetest2=compareHist(hist_base,hist_test2,2);//zxandc

doubletes1test2=compareHist(hist_test1,hist_test2,2);//aandc

printf("test1comparewithtest2correlationvalue:%f",tes1test2);

Mattest12;

test2.copyTo(test12);

putText(base,convertToString(basebase),Point(50,50),FONT_HERSHEY_COMPLEX,1,Scalar(0,0,255),2,LINE_AA);//zx

putText(test1,convertToString(basetest1),Point(50,50),FONT_HERSHEY_COMPLEX,1,Scalar(0,0,255),2,LINE_AA);//zxanda

putText(test2,convertToString(basetest2),Point(50,50),FONT_HERSHEY_COMPLEX,1,Scalar(0,0,255),2,LINE_AA);//zxandc

putText(test12,convertToString(tes1test2),Point(50,50),FONT_HERSHEY_COMPLEX,1,Scalar(0,0,255),2,LINE_AA);//aandc

namedWindow("base",0);

resizeWindow("base",base.cols/2,base.rows/2);

namedWindow("test1",0);

resizeWindow("test1",test1.cols/2,test1.rows/2);

namedWindow("test2",0);

resizeWindow("test2",test2.cols/2,test2.rows/2);

imshow("base",base);

imshow("test1",test1);

imshow("test2",test2);

imshow("test12",test12);

waitKey(0);

return0;

stringconvertToString(doubled){

ostringstreamos;

if(osd)

returnos.str();