利用OpenCV的compareHist函数作直方图的相似度对比的源程序!

落日映苍穹つ 2022-08-23 05:41 9阅读 0赞

OpenCV的compareHist函数用来计算两个直方图的相似程度，提供了4种对比标准来计算图像直方图的相似度。

1.相关系数的标准(method=CV\_COMP\_CORREL) 值越大，相关度越高，最大值为1，最小值为0

2 卡方系数的标准(method=CV\_COMP\_CHISQR) 值越小，相关度越高，最大值无上界，最小值0

3 相交系数的标准(method=CV\_COMP\_INTERSECT)值越大，相关度越高，最大值为9.455319，最小值为0

4 巴氏系数的标准(method=CV\_COMP\_BHATTACHARYYA) 值越小，相关度越高，最大值为1，最小值为0

具体的计算公式可以参考官方手册对这个函数的解释，我这里就不列出了。

下面给出计算源码：

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//OpenCV版本2.4.9  
    //图像处理开发资料、图像处理开发需求、图像处理接私活挣零花钱，可以搜索公众号"qxsf321"，并关注！
    
    #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
    #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
    #include <stdio.h>
    // ***Opencv tutorials***//
    int main( int argc, char** argv )
    {
       cv::Mat src_base, hsv_base;
       cv::Mat src_test1, hsv_test1;
       cv::Mat src_test2, hsv_test2;
       cv::Mat hsv_half_down;
       // 加载不同环境下三幅图像
       src_base  = cv::imread( "hand1.jpg");
       src_test1 = cv::imread( "hand2.jpg");
       src_test2 = cv::imread( "hand3.jpg");
       cv::imshow("HistComSource0", src_base );
       cv::imshow("HistComSource1", src_test1);
       cv::imshow("HistComSource2", src_test2);
       cv::waitKey(0);
       if( !src_base.data || !src_test1.data || !src_test2.data) 
        return 1;
       // 分别转换为HSV通道下的图像
       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( cv::Range( hsv_base.rows/2, 
                 hsv_base.rows - 1 ), cv::Range( 0, 
                 hsv_base.cols - 1 ) );//截取了图像的下半部分
       /// hue通道设置为50bins, saturatoin通道设置60bins
       int h_bins = 50; int s_bins = 60;
       int histSize[] = { h_bins, s_bins };
       // 设置hue的取值从0到256, saturation取值从0到180
       float h_ranges[] = { 0, 256 };
       float s_ranges[] = { 0, 180 };
       const float* ranges[] = { h_ranges, s_ranges };
       int channels[] = { 0, 1 };
       // 建立直方图
       cv::MatND hist_base;
       cv::MatND hist_half_down;
       cv::MatND hist_test1;
       cv::MatND hist_test2;
       // 计算相应通道的下直方图
       cv::calcHist( &hsv_base, 1, channels, cv::Mat(),
            hist_base, 2, histSize, ranges, true, false );
       cv::normalize( hist_base, hist_base, 0, 1, 
                cv::NORM_MINMAX, -1, cv::Mat() );
       cv::calcHist( &hsv_half_down, 1, channels, cv::Mat(),
                hist_half_down, 2, histSize, ranges, true, false );
       cv::normalize( hist_half_down, hist_half_down, 0, 1, 
                cv::NORM_MINMAX, -1, cv::Mat() );
       cv::calcHist( &hsv_test1, 1, channels, cv::Mat(),
                hist_test1, 2, histSize, ranges, true, false );
       cv::normalize( hist_test1, hist_test1, 0, 1, 
                cv::NORM_MINMAX, -1, cv::Mat() );
       cv::calcHist( &hsv_test2, 1, channels, cv::Mat(),
                hist_test2, 2, histSize, ranges, true, false );
       cv::normalize( hist_test2, hist_test2, 0, 1,
                cv::NORM_MINMAX, -1, cv::Mat() );
       // 应用不同直方图对比方法
       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 );//偶尔还是用C的输出函数输出一下
          }
        return 0;
    }

这里要说明下为什么要用H-S直方图来作对比，因为BGR直方图我们只能三个通道分别计算，计算后也没法合在一起，也就是不能把图片作为一个整体来比较，而H-S就可以将图片作一个整体对比，所以这里用H-S直方图来作对比！

运行结果如下图所示：

![20160608150007187][]

![20160608150016141][]

[20160608150007187]: /images/20220721/07d7a7efa47749529dd4eff20c20df36.png
[20160608150016141]: /images/20220721/0062505dec9e41c99dda82a7f4568695.png