通过滑动窗口切出部分图像与模板比较求相似度

简述

最近在做图像处理的时候，需要将图片中的地板部分切出来，所以想法是先用滑动窗口扫描图片，用矩形框框住图片的一小块，让这部分与提前准备好的地板模板图片比较，求出相似度，然后接下来才能根据相似度进行下一步处理。接下来我分享一些心得。

首先定义滑动窗口

#设置滑动窗口
def sliding_window(image, stepSize, windowSize):
    # slide a window across the image
    for y in range(0, image.shape[0], stepSize):
        for x in range(0, image.shape[1], stepSize):
            # yield the current window
            yield (x, y, image[y:y + windowSize[1], x:x + windowSize[0]])

然后定义比较相似度的方法

#单通道直方图
def classify_gray_hist(img1,img2):
    im1 =  cv2.resize(img1,(80,80))
    gray1 = cv2.cvtColor(im1,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray2 = cv2.cvtColor(img2,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    hist1 = cv2.calcHist(gray1, [1], None, [256], [0.0, 255.0])
    hist2 = cv2.calcHist(gray2, [1], None, [256], [0.0, 255.0])
    #求两个图像的相似度，有三个参数可以调用。巴氏距离越大，相似度越低；相关性越小，相似度越低；卡方越大，相似度越低（我感觉这个不准）
    match1 = cv2.compareHist(hist1, hist2, cv2.HISTCMP