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直方图有 灰度直方图 、 颜色直方图 ,如果是灰度图像,那么就用 灰度直方图 ,这里使用 颜色直方图 来计算两个图片的相似度.
这里只记录如何使用,至于算法原理,问就是不会.
直方图算法效率高,但精度不够,适合快速比较,例如 以图搜图 。
通过NuGet包管理器进行下载。搜索 OpenCVSharp4 下载。可参考前一篇文章: C#结合OpenCVSharp4图片相似度识别 。
/// <summary>
/// 直方图相关性
/// 结果越接近1 则越相似
/// 图片相似度识别(精度不高,速度较快,可用于以图搜图)
/// </summary>
/// <param name="imgFile1"></param>
/// <param name="imgFile2"></param>
public double Compare_Hist(string imgFile1, string imgFile2)
{
var matA = Cv2.ImRead(imgFile1);
var matB = Cv2.ImRead(imgFile2);
// 拆分通道
Cv2.Split(matA, out Mat[] matA_S);
Cv2.Split(matB, out Mat[] matB_S);
//直方图的像素范围
Rangef[] histRange = { new Rangef(0, 256) };
//直方图数组大小
int[] histSize = { 256 };
//直方图输出数组
Mat hist_A = new Mat();
Mat hist_B = new Mat();
bool uniform = true, accumulate = false;
Cv2.CalcHist(matA_S, new int[] { 0, 1, 2 }, null, hist_A, 1, histSize, histRange, uniform, accumulate);
Cv2.CalcHist(matB_S, new int[] { 0, 1, 2 }, null, hist_B, 1, histSize, histRange, uniform, accumulate);
//归一化,排除图像分辨率不一致的影响
Cv2.Normalize(hist_A, hist_A, 0, 1, NormTypes.MinMax, -1, null);
Cv2.Normalize(hist_B, hist_B, 0, 1, NormTypes.MinMax, -1, null);
//相关性比较
var res = Cv2.CompareHist(hist_A, hist_B, HistCompMethods.Correl);
return res;
}
比较结果 。
可以看出基本符合预期.
注意:由于直方图算法未考虑像素的空间位置,所以当图片旋转后,仍会被认为是同一个图 。
下面是将图片旋转后的计算结果,可以看到跟没有旋转时的计算结果一样 。
记录完毕~ 。
最后此篇关于C#结合OpenCVSharp4使用直方图算法比较图片相似度的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于C#结合OpenCVSharp4使用直方图算法比较图片相似度的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
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