Python Opencv中用compareHist函數(shù)進行直方圖比較對比圖片

更新時間：2020年04月07日 10:11:15 作者：wave.lt

這篇文章主要介紹了Python Opencv中用compareHist函數(shù)進行直方圖比較進行對比圖片，本文通過實例代碼給大家介紹的非常詳細，對大家的學習或工作具有一定的參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下

圖像直方圖

圖像直方圖是反映一個圖像像素分布的統(tǒng)計表，其實橫坐標代表了圖像像素的種類，可以是灰度的，也可以是彩色的。縱坐標代表了每一種顏色值在圖像中的像素總數(shù)或者占所有像素個數(shù)的百分比。
圖像是由像素構成，因為反映像素分布的直方圖往往可以作為圖像一個很重要的特征。在實際工程中，圖像直方圖在特征提取、圖像匹配等方面都有很好的應用。

直方圖比較

1. 圖像相似度比較

如果我們有兩張圖像，并且這兩張圖像的直方圖一樣，或者有極高的相似度，那么在一定程度上，我們可以認為這兩幅圖是一樣的，這就是直方圖比較的應用之一。

2. 分析圖像之間關系

兩張圖像的直方圖反映了該圖像像素的分布情況，可以利用圖像的直方圖，來分析兩張圖像的關系。

直方圖比較函數(shù)

cv2.compareHist(H1, H2, method)

其中：

H1，H2 分別為要比較圖像的直方圖
method - 比較方式

比較方式（method）

相關性比較 (method=cv.HISTCMP_CORREL) 值越大，相關度越高，最大值為1，最小值為0
卡方比較(method=cv.HISTCMP_CHISQR 值越小，相關度越高，最大值無上界，最小值0
巴氏距離比較(method=cv.HISTCMP_BHATTACHARYYA) 值越小，相關度越高，最大值為1，最小值為0

代碼實現(xiàn)

import cv2 as cv
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
def create_rgb_hist(image):
 """"創(chuàng)建 RGB 三通道直方圖（直方圖矩陣）"""
 h, w, c = image.shape
 # 創(chuàng)建一個（16*16*16,1）的初始矩陣，作為直方圖矩陣 
 # 16*16*16的意思為三通道每通道有16個bins
 rgbhist = np.zeros([16 * 16 * 16, 1], np.float32)
 bsize = 256 / 16
 for row in range(h):
  for col in range(w):
   b = image[row, col, 0]
   g = image[row, col, 1]
   r = image[row, col, 2]
   # 人為構建直方圖矩陣的索引，該索引是通過每一個像素點的三通道值進行構建
   index = int(b / bsize) * 16 * 16 + int(g / bsize) * 16 + int(r / bsize)
   # 該處形成的矩陣即為直方圖矩陣
   rgbhist[int(index), 0] += 1
 plt.ylim([0, 10000])
 plt.grid(color='r', linestyle='--', linewidth=0.5, alpha=0.3)
 return rgbhist
def hist_compare(image1, image2):
 """直方圖比較函數(shù)"""
 # 創(chuàng)建第一幅圖的rgb三通道直方圖（直方圖矩陣）
 hist1 = create_rgb_hist(image1)
 # 創(chuàng)建第二幅圖的rgb三通道直方圖（直方圖矩陣）
 hist2 = create_rgb_hist(image2)
 # 進行三種方式的直方圖比較
 match1 = cv.compareHist(hist1, hist2, cv.HISTCMP_BHATTACHARYYA)
 match2 = cv.compareHist(hist1, hist2, cv.HISTCMP_CORREL)
 match3 = cv.compareHist(hist1, hist2, cv.HISTCMP_CHISQR)
 print("巴氏距離：%s, 相關性：%s, 卡方：%s" %(match1, match2, match3))
src1 = cv.imread("diff1.PNG")
cv.imshow("diff1", src1)
src2 = cv.imread("diff2.PNG")
cv.imshow("diff2", src2)
plt.subplot(1,2,1)
plt.title("diff1")
plt.plot(create_rgb_hist(src1))
plt.subplot(1,2,2)
plt.title("diff2")
plt.plot(create_rgb_hist(src2))
hist_compare(src1, src2)
plt.show()
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

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