c++ - 如何使用 openCv 获取图像的相似度百分比？

Question

我使用 openCV 库来获取图像中的相似度百分比。我使用了 openCv 库的 compareHist 函数，它返回 double 值，在这个函数中传递了不同的方法名称(int 值)，并且每个 Mehod 得到了不同的结果。现在如何决定这些 double 值？？？？

Mat src_base, hsv_base;
Mat src_test1, hsv_test1;
//  Mat src_test2, hsv_test2;
Mat hsv_half_down;

 String baseImgPath = [baseImagePath UTF8String];
String firstCmpImgPath = [firstCmpImagePath UTF8String];//compare image path



src_base = imread( baseImgPath, 1 ); read source image
src_test1 = imread(firstCmpImgPath, 1 ); read compared image
//  src_test2 = imread(secondCmpImgPath, 1 );
 if( !src_base.data ||  !src_test1.data  /*||!src_test2.data*/)
{
 return nil;
 }

 cvtColor( src_base, hsv_base, COLOR_BGR2HSV );
cvtColor( src_test1, hsv_test1, COLOR_BGR2HSV );
//cvtColor( src_test2, hsv_test2, COLOR_BGR2HSV );

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

/// Using 50 bins for hue and 60 for saturation
int h_bins = 50; int s_bins = 60;
int histSize[] = { h_bins, s_bins };

// hue varies from 0 to 179, saturation from 0 to 255
 float h_ranges[] = { 0, 180 };
 float s_ranges[] = { 0, 256 };

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

 // Use the o-th and 1-st channels
 int channels[] = { 0, 1 };


 /// Histograms
  MatND hist_base;
 MatND hist_half_down;
 MatND hist_test1;
 MatND hist_test2;

 /// Calculate the histograms for the HSV images
 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() );


 for( int i = 0; i < 4; i++ )
 {
  int compare_method = i;

 double base_test1 = compareHist( hist_base, hist_test1, compare_method );
 }

       compare method are CV_COMP_CORREL, CV_COMP_CHISQR , CV_COMP_INTERSECT ,  CV_COMP_BHATTACHARYYA 
  Reference link http://docs.opencv.org/doc/tutorials/imgproc/histograms/histogram_comparison/histogram_comparison.html

Answer 1

对于位图，定义一个相似性度量是有意义的，该度量计算图像中与目标图像不同的像素百分比。

但是，当您使用位图/图像的直方图时，此指标就失去了意义，因为您已经对该图像进行了统计(或提取了一个特征)。从这一点出发，为了计算相似度，您比较了 2 张图像的特征，在您的情况下使用 compareHist。

距离越大意味着图像差异越大，距离为 0 意味着图像 100% 相同。现在取决于算法是否可以实际输出 0。但是 0.5 的距离并不意味着图像完全相同 50%。

但是，您可以人为地创建以百分比衡量的相似度。您可以考虑以下几点:

• 它们之间相似度最低(最大距离)的2张图片相似度为0%；您甚至可以使用一张纯黑色图像和一张纯白色图像来计算此距离 :)
• 距离 0 是相似度 100%。

基于这些假设，您可以根据您的 computeHist 距离提取以百分比衡量的相似度。