使用直方图比较图像的相似度

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转载最新推荐文章于 2026-05-05 10:30:15 发布 1.1w 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

通过直方图比较两个图像相似度原理及OpenCV实现（C#）需要注意的是直方图比较图像的相似度时，在计算上未考虑像素的空间位置，如下图，当图像旋转时，计算结果仍然不变；同理在某些极端情况下，有可能两个图像直方图完全一致，但是两个图像完全不相似的情况，因此直方图比较图像相似度仅适合环境和特征物体种类固定的图像比对。如上图测试结果，使用相关性比较方法，相似的图像计算值接近1，不相似的图像计算值接近0。由公式可知相关性比较计算结果越接近1，两个图像越相似。由公式可知，卡方计算结果越接近0，两个图像越相似。由公式知，计算结果越接近0，两个图像越相似。阅读详情

目的：

　　直方图在cv领域到处可见，因为其功能在cv算法的实现中比不可少。Opencv库中也集成了关于直方图的不少函数，比如直方图的计算，均衡，归一化，相似度比较等等。

为了体验这些函数，做了个小实验，功能是：打开摄像头，鼠标选定一个框，框内图像作为标准图像，计算出其直方图并显示出来；然后继续鼠标选定框，该框内的图像的直方

图与标准图像的进行相似度计算，计算结果在终端输出，数值越大表示相似度越大。

　　工程环境：opencv2.3.1+vs2010。

工程代码：

  1 // hist_test.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
  2 //
  3 
  4 #include "stdafx.h"
  5 #include <opencv2/core/core.hpp>
  6 #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
  7 #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
  8 #include <iostream>
  9 #include <stdio.h>
 10 
 11 using namespace cv;
 12 using namespace std;
 13 
 14 int nFrame_num=0;
 15 bool pause=false;
 16 bool tracking=false;
 17 Rect preselectROI,selectROI;//用于存放手选的矩形
 18 bool comp=true;
 19 
 20 Mat rhist,ghist,bhist;
 21 int channels[]={0,1,2};
 22 //const int histsize[]={256,256,256};
 23 const int histsize[]={16,16,16};
 24 const int histsize1=16;
 25 float rranges[]={0,255};
 26 float granges[]={0,255};
 27 float branges[]={0,255};
 28 float range[]={0,255};
 29 const float *ranges1={range};//这里的ranges就相当于一个双指针了
 30 const float *ranges[]={rranges,granges,branges};//ranges是个双指针，且前面一定要用const，即不可改变常量，提高程序的可读性和稳健性
 31 //const float *ranges[]={{0,255},{0,255},{0,255}};
 32 
 33 void onMouse(int event,int x,int y,int,void *)
 34 {
 35     if(event==CV_EVENT_LBUTTONDOWN)
 36     {
 37         selectROI.x=x;
 38         selectROI.y=y;
 39         tracking=false;
 40     }
 41     else if(event==CV_EVENT_LBUTTONUP)
 42     {
 43         selectROI.width=x-selectROI.x;
 44         selectROI.height=y-selectROI.y;
 45         tracking=true;
 46         comp=true;
 47         nFrame_num++;//选定后才算真正意义上的第一帧
 48         if(nFrame_num>=10)nFrame_num=10;//防止nFrame_num溢出
 49     }
 50 }
 51 
 52 int  main(int argc, const char* argv[])
 53 {
 54     Mat frame,img;
 55     Mat staRoiHist;
 56     MatND RoiHist;
 57     int DRAW_H=400,DRAW_W=400;
 58     Mat draw(DRAW_W,DRAW_H,CV_8UC3,Scalar(0,0,0));//建立一个显示直方图的图片，背景为纯黑色
 59     int DRAW_BIN_W=cvRound(DRAW_W/histsize1);
 60 
 61     /****打开摄像头****/
 62     VideoCapture cam(0);
 63     if(!cam.isOpened())
 64         return -1;
 65 
 66     /****鼠标捕捉****/
 67     namedWindow("camera",1);
 68     namedWindow("rgb_hist",1);
 69     setMouseCallback("camera",onMouse,0);//这里用的是面向对象的思想，只要有鼠标动作就会调用鼠标响应函数
 70 
 71     while(1)
 72     {
 73         if(!pause)//暂停按钮只需控制视频的读取
 74         {        
 75         cam>>frame;
 76         if(frame.empty())
 77             break;//break此处跳出的是while语句，一般是跳出for或while语句，不要理解为跳出if语句
 78         }
 79     /*    if(1==nFrame_num)
 80         {
 81 
 82         }*/
 83         if(tracking)
 84         {
 85             Mat RoiImage(frame,selectROI);
 86 
 87             /*************************************************************************************************************************/
 88             /****                                    calcHist():计算图像块的直方图矩阵                                                ****/
 89             /****calcHist(),第1个参数为原数组区域列表；第二个参数为有计算几个原数组；参数3为需要统计的通道索引数；参数4为操作掩码****/
 90             /****第5个参数为存放目标直方图矩阵；参数6为需要计算的直方图的维数；参数7为每一维的bin的个数；参数8为每一维数值的取值范围****/
 91             /****参数10为每个bin的大小是否相同的标志，默认为1，即bin的大小都相同；参数11为直方图建立时清除内存痕迹标志，默认为0，即清除****/
 92             /*************************************************************************************************************************/
 93             calcHist(&RoiImage,1,channels,Mat(),RoiHist,3,histsize,ranges);//原数组区域RoiImage,1个源，需要统计的通道索引为{0,1,2},
 94                                                                             //目标直方图RoiHist，3维，每一维的bin数histsize,取值范围为
 95                                                                             //ranges,实际上计算出的目标矩阵类似一维矩阵。
 96                                                                             
 97 
 98             /*************************************************************************************************************************/
 99             /****                                normalize()：根据某种范数或者数值范围归一化数组                                     ****/
100             /**** normalize(),参数1表示需要归一化的数组；参数2为归一化后的目的数组;参数3表示输出数值的最小值/最大值或者输出数值的范数;****/
101             /****  参数4表示输出数值的最小值/最大值;参数5表示归一化数组使用的归一化类型，默认值为使用L2范数;参数6为对应元素的掩膜矩阵 ****/
102             /****                                              默认值为空，即不采用掩膜操作                                            ****/
103             /*************************************************************************************************************************/
104             normalize(RoiHist,RoiHist);//使用L2范数将RoiHist直方图原地归一化
105 
106             vector<Mat> rgb_planes;//这里的vector为向量，向量的数据类型为Mat结构体，向量的长度为3
107             split(RoiImage,rgb_planes);//将rgb图分解到rgb_planes各个分量中
108             calcHist(&rgb_planes[0],1,0,Mat(),rhist,1,&histsize1,&ranges1);
109             normalize(rhist,rhist,0,DRAW_H,NORM_MINMAX);//进行最大最小值归一化
110             calcHist(&rgb_planes[1],1,0,Mat(),ghist,1,&histsize1,&ranges1);
111             normalize(ghist,ghist,0,DRAW_H,NORM_MINMAX);
112             calcHist(&rgb_planes[2],1,0,Mat(),bhist,1,&histsize1,&ranges1);
113             normalize(bhist,bhist,0,DRAW_H,NORM_MINMAX);
114             if(nFrame_num==1)
115             {
116 //                preselectROI=selectROI;
117                 preselectROI.x=selectROI.x;
118                 preselectROI.y=selectROI.y;
119                 preselectROI.width=selectROI.width;
120                 preselectROI.height=selectROI.height;
121                 staRoiHist=RoiHist.clone();//第一次选定目标，作为标准模板目标
122             }
123             else if(nFrame_num>1&&comp==true)
124             {
125                 /*************************************************************************************************************************/
126                 /****                                        compareHist():比较2个直方图的相似度                                         ****/
127                 /****        compareHist()，参数1为比较相似度的直方图1；参数2为比较相似度的直方图2；参数3为相似度的计算方式。有四种，         ****/
128                 /****                  分别为CV_COMP_CORREL,CV_COMP_CHISQR,CV_COMP_INTERSECT,CV_COMP_BHATTACHARYYA                     ****/
129                 /*************************************************************************************************************************/
130                 double distence=compareHist(staRoiHist,RoiHist,CV_COMP_INTERSECT);//计算后面选定的与这次选定的相似度，使用INTERSECT，值越大越相似
131                 printf("与第1次选定的图像区域相似度为：%f\n",distence);//数组越大，相似度越大
132 
133                 //显示直方图
134                 for(int i=1;i<histsize1;i++)
135                 {
136                     //画直线中要注意2点，因为图片的原点在左上角，而直方图坐标系的原点在左下角，所以高度值都需要被直方图图纸高度减掉，另外取一维直方图时只能用at运算符
137                     line(draw,Point(DRAW_BIN_W*(i-1),DRAW_H-cvRound(rhist.at<float>((i-1)))),Point(DRAW_BIN_W*(i),DRAW_H-cvRound(rhist.at<float>(i))),Scalar(255,0,0),2,8,0);
138                     line(draw,Point(DRAW_BIN_W*(i-1),DRAW_H-cvRound(ghist.at<float>((i-1)))),Point(DRAW_BIN_W*(i),DRAW_H-cvRound(ghist.at<float>(i))),Scalar(0,255,0),2,8,0);
139                     line(draw,Point(DRAW_BIN_W*(i-1),DRAW_H-cvRound(bhist.at<float>((i-1)))),Point(DRAW_BIN_W*(i),DRAW_H-cvRound(bhist.at<float>(i))),Scalar(0,0,255),2,8,0);
140                 }
141                 imshow("rgb_hist",draw);
142                 draw=Mat::zeros(DRAW_W,DRAW_H,CV_8UC3);//每画完一次直方图后都进行一次清0操作
143                 comp=false;
144             }
145             rectangle(frame,selectROI,Scalar(0,255,0),2,8);//手动选定一次就显示一次
146         }//end tracking
147         rectangle(frame,preselectROI,Scalar(0,0,255),5,8);//初始的选定目标一直不变
148         imshow("camera",frame);
149 
150         //键盘响应
151         char c = (char)waitKey(10);
152         if( c == 27 )
153             break;
154         switch(c)
155         {
156         case 'p'://暂停键
157             pause = !pause;
158             break;
159         default:
160             ;
161         }
162     }//end while;
163     return 0;
164 }