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我正在使用 OpenCV/C++ 来计算两个图像之间的相似率。我想告诉用户图片 A 看起来像图片 B 的百分比有多少。
让我们看一下下面的代码:
double getSimilarityRate(const cv::Mat A, const cv::Mat B){
double cpt = 0.0;
cv::Mat imgGray1, imgGray2;
cv::cvtColor(A, imgGray1, CV_BGR2GRAY);
cv::cvtColor(B, imgGray2, CV_BGR2GRAY);
imgGray1 = imgGray1 > 128;
imgGray2 = imgGray2 > 128;
double total = imgGray1.cols * imgGray1.rows;
if(imgGray1.rows > 0 && imgGray1.rows == B.rows && imgGray1.cols > 0 && imgGray1.cols == B.cols){
for(int rows = 0; rows < imgGray1.rows; rows++){
for(int cols = 0; cols < imgGray1.cols; cols++){
if(imgGray1.at<int>(rows, cols) == imgGray2.at<int>(rows,cols)) cpt ++;
}
}
}else{
std::cout << "No similartity between the two images ... [EXIT]" << std::endl;
exit(0);
}
double rate = cpt / total;
return rate * 100.0;
}
int main(void)
{
/* ------------------------------------------ # ALGO GETSIMILARITY BETWEEN 2 IMAGES # -------------------------------------- */
double rate;
string fileNameImage1("C:\\Users\\hugoo\\Documents\\Prog\\NexterMU\\Qt\\OpenCV\\DetectionShapeProgram\\mire.jpg");
cv::Mat image1 = imread(fileNameImage1);
string fileNameImage2("C:\\Users\\hugoo\\Documents\\Prog\\NexterMU\\Qt\\OpenCV\\DetectionShapeProgram\\mire.jpg");
cv::Mat image2 = imread(fileNameImage2);
if(image1.empty() || image2.empty()){
std::cout << "Images couldn't be loaded" << std::endl;
exit(-1);
}
rate = getSimilarityRate(image1, image2) ;
首先,我将矩阵从 BGR 转换为 GREY。所以我只剩下一个 channel 了。 (更容易比较)。
cv::Mat imgGray1, imgGray2;
cv::cvtColor(A, imgGray1, CV_BGR2GRAY);
cv::cvtColor(B, imgGray2, CV_BGR2GRAY);
然后我将它们设为二进制(255 或 0 --> 像素的白色或黑色):
imgGray1 = imgGray1 > 128;
imgGray2 = imgGray2 > 128;
在我的 for 循环中,我通过每个像素并将他与第二张图像中的其他像素进行比较。
double rate = cpt / total;
return rate * 100.0;
问题是它似乎没有正确计算,因为它没有在控制台中返回我的速率值......
最佳答案
我怀疑 imgGray1.at<int>(rows, cols)
应该是 imgGray1.at<uchar>(rows, cols)
反而。
目前.at()
函数调用有 int
作为模板参数,但通常是 cv::Mat
由 uchar
组成元素。你确定你的图片有int
元素?如果它包含 uchar
元素,然后使用 int
模板参数将导致访问超出与图像对应的内存(基本上所有指针偏移量现在将是它们应有的 4 倍)。
更一般地说,如果您使用 cv::Mat::at()
,您需要根据 cv::Mat::type()
的输出使用不同的模板参数:
.at<cv::Vec3b>(row, column)
.at<uchar>(row, column)
.at<cv::Vec3f>(row, column)
.at<float>(row, column)
cv::Mat
的,要么需要编写一堆 if-else 子句,要么避免
.at()
共。在您的情况下,由于
imgGray1
和
imgGray2
被“二值化”,我想知道
rate
可以使用
cv::norm 计算,可能像这样:
// NORM_INF counts the number of non-equal elements.
int num_non_equal = cv::norm(imgGray1, imgGray2, NORM_INF);
double rate = 1.0 - num_non_equal / static_cast<double>(total);
关于c++ - 使用 opencv/c++ 计算两个图像之间的相似率,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/63036139/
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