通过直方图比较图像相似度

Mutou_33

于 2016-05-07 21:01:28 发布

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分类专栏： opencv图像处理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lcc_633/article/details/51339971

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该博客探讨了如何通过比较图像的灰度直方图来衡量它们之间的相似度。内容涉及对灰度图像以及彩色图像单通道的直方图分析，用于识别和比较图像特征。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

#pragma once
using namespace cv;
using namespace std;

class histogram{
private:
	int histsize;
	float range[2];
	const float *histrange;
	int channels[1];
	float threshold;
public:
	histogram() {
		histsize = 256;
		range[0] = 0;
		range[1] = 256;
		histrange = range;
		channels[0] = 0;
		threshold = 0;
	}
	Mat changeImg(const Mat& img) {        //忽略低于边界值的像素值
		Mat hsv;
		cvtColor(img, hsv, CV_BGR2HSV);  //转换成HSV
		vector<Mat> channel;
		split(hsv, channel);


		int minVal = 0;
		int maxVal = 256;
		float Val = 0;
		cout << "请输入边界值：" << endl;
		cin >> Val;

		for (; minVal < 256; minVal++) {        //划定一个值寻找到新的边界范围
			if (channel[0].at<uchar>(minVal) > Val)
				break;
			channel[0].at<uchar>(minVal) = 0;     //把边界之外的像素值忽略
		}
		for (; maxVal >= 0; maxVal--) {
			if (channel[0].at<uchar>(maxVal) > Val)
				break;
			channel[0].at&l

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