Opencv判断颜色相似的图片

问题描述

有一个项目，大体是要判断一下一篇文章内的配图突不突兀。

素材准备

所以就从网上随便找了4张图： 可以看出，前3张图片从颜色上、从阅读感受上，应该是相似的，而最后一张应该是不同的。

而当我们只对图片做缩放(为了跑得快)，然后用bgr通道出直方图算相似度时： 却发现，只有第一张和第二张图片的相似度是大于0.5的，而第二、三张，以及第三、四张图片之间的相似度几乎都小于等于0.1。

思考方法

于是，经过思考后我觉得，判断两张图片在颜色上相不相似，其本质在于判断其直方图分布的形状相不相似，而不应该考虑是偏左还是偏右、是偏亮还是偏暗。一个图像亮一点，但其实它们还是相似的。

基于这个思想，我先暴力的把BGR以及HLS，三个通道先相互独立的直接均衡化，验证了判断分布形状的可行性。但同时，发现相互独立的均衡化会导致对于不同图片的分辨能力降低。所以，由此推论出，应该是把亮度拉平均衡化，同时相关联的影响到其他通道的变化。

所以，最后想出的方案是：

1. 先把图片缩放至统一大小，提升运算速度。
2. 把图像从BGR通道转至HSV通道(经实验，HSV通道比HLS通道效果好)。
3. 把HSV中的V(明度)进行均衡化(equalizeHist)。
4. 再把图像从HSV通道转回BGR通道，从而达到在均衡亮度的同时影响其他通道的目的