OpenCV图像检索：比较直方图

最新推荐文章于 2025-02-03 08:15:00 发布

czl389

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分类专栏：图像处理与机器视觉文章标签：计算机视觉图像检索

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/czl389/article/details/54342138

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本文介绍了一种基于OpenCV的图像相似度检索方法，利用图像直方图比较算法，如相关性、卡方、交集及Bhattacharyya距离等，实现对图像库中与参考图像相似度高的图片进行检索。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

基于内容的图像检索是计算机视觉的一个重要课题。直方图是标志图像内容的一种有效方式。仅仅通过比较两幅图像的直方图测量出它们的相似度，OpenCV在cv::compareHist函数实现了这些方法。

//Compares two histograms.
double compareHist(InputArray H1, InputArray H2, int method)

其中的method包括：

method – Comparison method that could be one of the following:
– CV_COMP_CORREL Correlation
– CV_COMP_CHISQR Chi-Square
– CV_COMP_INTERSECT Intersection
– CV_COMP_BHATTACHARYYA Bhattacharyya distance
– CV_COMP_HELLINGER Synonym for CV_COMP_BHATTACHARYYA

这里仅仅为测试算法实现，对这些方法的原理不作深究。
首先设定一副参考图像：
1#
这里写图片描述
蓝天，然后在一堆图像中，搜索相似图像。分别评估它们与参考图像的相似度。待搜索的图像为：
2#

3#
这里写图片描述

4#
这里写图片描述

5#
这里写图片描述

6#（太明显了。。）
这里写图片描述

相似度评估结果为：
这里写图片描述

实现代码：

//类声明文件 ImageComparator.h
#pragma once
#include"opencv2/opencv.hpp"
#include"opencv2/core/core.hpp"
#include"opencv2/highgui/highgui.hpp"
//ColorHistogram.h参见另一篇博客：《OpenCV计算和显示图像直方图》
//http://blog.youkuaiyun.com/czl389/article/details/54317839
#include"ColorHistogram.h"

class ImageComparator
{
private:
    int nbins;//直方图箱子数量
    cv::Mat refH;
    cv::Mat inputH;
    ColorHistogram hist;
public:
    ImageComparator() :nbins(8){}
    void setReferenceImage(const cv::Mat& image);
    double compare(const cv::Mat& image);
    ~ImageComparator();
};

//类实现文件 ImageComparator.cpp
#include "ImageComparator.h"

void ImageComparator::setReferenceImage(const cv::Mat& image)
{
    hist.setSize(nbins);
    refH = hist.getHueHistogram(image,65);
}

double ImageComparator::compare(const cv::Mat& image)
{
    inputH = hist.getHueHistogram(image,65);
    return cv::compareHist(refH,inputH,CV_COMP_INTERSECT);
}

ImageComparator::~ImageComparator()
{
}

//主文件 main.cpp
//compareHist
    cv::Mat refImage = cv::imread("1.jpg");
    cv::Mat input1 = cv::imread("2.jpg");
    cv::Mat input2 = cv::imread("3.jpg");
    cv::Mat input3 = cv::imread("4.jpg");
    cv::Mat input4 = cv::imread("5.jpg");
    cv::Mat input5 = cv::imread("6.jpg");

    ImageComparator cmp;
    cmp.setReferenceImage(refImage);
    double rate = cmp.compare(refImage);//将参考图像与自身的相似度设为1；
    double rate1=cmp.compare(input1)/rate;
    double rate2 = cmp.compare(input2) / rate;
    double rate3 = cmp.compare(input3) / rate;
    double rate4 = cmp.compare(input4) / rate;
    double rate5 = cmp.compare(input5) / rate;
    std::cout << "similarity" << std::endl;
    std::cout <<"1# -> 1#： "<< "1.00" << std::endl
        << "2# -> 1#： " << rate1 << std::endl
        << "3# -> 1#： " << rate2 << std::endl
        << "4# -> 1#： " << rate3 << std::endl
        << "5# -> 1#： " << rate4 << std::endl
        << "6# -> 1#： " << rate5 << std::endl;
    std::cout << std::endl;