這篇文章主要介紹C++ OpenCV如何實(shí)現(xiàn)直方圖比較，文中介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

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直方圖比較

對輸入的兩個圖像計算得到直方圖H1和H2，歸一化到相同的尺度空間，然后可以通過計算H1與H2之間的距離得到兩個直方圖的相似程度進(jìn)而比較圖像本身的相似程度。

OpenCV 提供了四種比較方法：

Correlation        相關(guān)性比較

Chi-Square        卡方比較

Intersection       十字交叉比較

Bhattacharyya  巴氏距離比較

相關(guān)API    cv::compareHist

代碼

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include
#include

using namespace std;
using namespace cv;

/** @函數(shù) main */
int main( int argc, char** argv )
{
  Mat src_base, hsv_base;
  Mat src_test1, hsv_test1;
  Mat src_test2, hsv_test2;
  Mat hsv_half_down;

  /// 裝載三張背景環(huán)境不同的圖像
  if( argc < 4 )
    { printf("** Error. Usage: ./compareHist_Demo \n");
      return -1;
    }

  src_base = imread( argv[1], 1 );
  src_test1 = imread( argv[2], 1 );
  src_test2 = imread( argv[3], 1 );

  /// 轉(zhuǎn)換到 HSV
  cvtColor( src_base, hsv_base, CV_BGR2HSV );
  cvtColor( src_test1, hsv_test1, CV_BGR2HSV );
  cvtColor( src_test2, hsv_test2, CV_BGR2HSV );

  hsv_half_down = hsv_base( Range( hsv_base.rows/2, hsv_base.rows - 1 ), Range( 0, hsv_base.cols - 1 ) );

  /// 對hue通道使用30個bin,對saturatoin通道使用32個bin
  int h_bins = 50; int s_bins = 60;
  int histSize[] = { h_bins, s_bins };

  // hue的取值范圍從0到256, saturation取值范圍從0到180
  float h_ranges[] = { 0, 256 };
  float s_ranges[] = { 0, 180 };

  const float* ranges[] = { h_ranges, s_ranges };

  // 使用第0和第1通道
  int channels[] = { 0, 1 };

  /// 直方圖
  MatND hist_base;
  MatND hist_half_down;
  MatND hist_test1;
  MatND hist_test2;

  /// 計算HSV圖像的直方圖
  calcHist( &hsv_base, 1, channels, Mat(), hist_base, 2, histSize, ranges, true, false );
  normalize( hist_base, hist_base, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat() );

  calcHist( &hsv_half_down, 1, channels, Mat(), hist_half_down, 2, histSize, ranges, true, false );
  normalize( hist_half_down, hist_half_down, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat() );

  calcHist( &hsv_test1, 1, channels, Mat(), hist_test1, 2, histSize, ranges, true, false );
  normalize( hist_test1, hist_test1, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat() );

  calcHist( &hsv_test2, 1, channels, Mat(), hist_test2, 2, histSize, ranges, true, false );
  normalize( hist_test2, hist_test2, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat() );

  ///應(yīng)用不同的直方圖對比方法
  for( int i = 0; i < 4; i++ )
     { int compare_method = i;
       double base_base = compareHist( hist_base, hist_base, compare_method );
       double base_half = compareHist( hist_base, hist_half_down, compare_method );
       double base_test1 = compareHist( hist_base, hist_test1, compare_method );
       double base_test2 = compareHist( hist_base, hist_test2, compare_method );

       printf( " Method [%d] Perfect, Base-Half, Base-Test(1), Base-Test(2) : %f, %f, %f, %f \n", i, base_base, base_half , base_test1, base_test2 );
     }

  printf( "Done \n" );

  return 0;
 }

輸出的結(jié)果

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