簡(jiǎn)介：

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本文介紹了圖像檢索的三種實(shí)現(xiàn)方式，均用python完成，其中前兩種基于直方圖比較，哈希法基于像素分布。
檢索方式是：提前導(dǎo)入圖片庫作為檢索范圍，給出待檢索的圖片，將其與圖片庫中的圖片進(jìn)行比較，得出所有相似度后進(jìn)行排序，從而檢索結(jié)果為相似度由高到低的圖片。由于工程中還包含Qt界面類、觸發(fā)函數(shù)等其他部分，在該文檔中只給出關(guān)鍵函數(shù)的代碼。

開發(fā)系統(tǒng)：MacOS
實(shí)現(xiàn)方式：Qt + Python

方法一：自定義的直方圖比較算法

a) 基本思路

遍歷圖片像素點(diǎn)，提取R\G\B值并進(jìn)行對(duì)應(yīng)的計(jì)數(shù)，得到原始直方圖，但由于0-255的范圍太大，因此每一個(gè)像素值的統(tǒng)計(jì)量均偏小，因此分別將R\G\B的256個(gè)像素值映射到0-31共32個(gè)像素值上，將像素值范圍由256*3縮小到32*3。記錄像素值采用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為一維數(shù)組，第1到32個(gè)值為R的像素直方圖，第33到第64個(gè)值為G的像素統(tǒng)計(jì)，第65到96個(gè)值為B的像素統(tǒng)計(jì)。得到直方圖后，計(jì)算待檢索圖的直方圖和圖片庫中圖像的直方圖之間的相似性。

b) 具體實(shí)現(xiàn)

用到的函數(shù)：

• split_Img()
• calc_Hist(img)
• calc_Similar(h2,h3)
• calc_Similar_Split(h2,h3)

遍歷圖片的像素點(diǎn)以計(jì)算直方圖：calc_Hist(img)

嘗試了兩種方式，第一種是對(duì)圖像遍歷時(shí)逐個(gè)調(diào)用getpixel()來獲取R,G,B的值，但發(fā)現(xiàn)這種方式的速度太慢。第二種采用的是內(nèi)存讀取，利用load()函數(shù)一次性讀取圖像的像素值，然后對(duì)像素值進(jìn)行遍歷，該方法的速度比逐個(gè)提取更快。

#統(tǒng)計(jì)直方圖，用load()載入圖片的像素pix，再分別讀取每個(gè)像素點(diǎn)的R\G\B值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)（分別為0-255）
#將256個(gè)顏色值的統(tǒng)計(jì)情況投影到32個(gè)，返回R\G\B投影后的統(tǒng)計(jì)值數(shù)組，共32*3=96個(gè)元素
def calc_Hist(img):
  '''
  #120張圖片，4.43s
  w,h = img.size
  pix = img.load() #載入圖片，pix存的是像素
  calcR = [0 for i in range(0,32)]
  calcG = [0 for i in range(0,32)]
  calcB = [0 for i in range(0,32)]
  for i in range(0,w):
    for j in range(0,h):
      (r,g,b) = pix[i,j]
      #print (r,g,b)
      calcR[r/8] += 1
      calcG[g/8] += 1
      calcB[b/8] += 1
  calcG.extend(calcB)
  calcR.extend(calcG)

  return calcR
  '''
  #120張圖，3.49s

  w,h = img.size
  pix = img.load() #載入圖片，pix存的是像素
  calcR = [0 for i in range(0,256)]
  calcG = [0 for i in range(0,256)]
  calcB = [0 for i in range(0,256)]
  for i in range(0,w):
    for j in range(0,h):
      (r,g,b) = pix[i,j]
      #print (r,g,b)
      calcR[r] += 1
      calcG[g] += 1
      calcB[b] += 1
  calcG.extend(calcB)
  calcR.extend(calcG) #256*3

  #calc存放最終結(jié)果，32*3
  calc = [0 for i in range(0,96)]
  step = 0 #calc的下標(biāo)，0~95
  start = 0 #每次統(tǒng)計(jì)的開始位置
  while step < 96:
    for i in range(start,start+8): #8個(gè)值為1組，統(tǒng)計(jì)值相加，eg：色彩值為0~7的統(tǒng)計(jì)值全部轉(zhuǎn)換為色彩值為0的統(tǒng)計(jì)值
      calc[step] += calcR[i]
    start = start+8
    step += 1
  #print calc 
  return calc 

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名稱欄目：python實(shí)現(xiàn)圖像檢索的三種(直方圖/OpenCV/哈希法)-創(chuàng)新互聯(lián)
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