C#結(jié)合OpenCVSharp4使用直方圖算法實(shí)現(xiàn)圖片相似度比較
C#結(jié)合OpenCVSharp4使用直方圖算法比較圖片相似度
直方圖有 灰度直方圖 、 顏色直方圖 ,如果是灰度圖像,那么就用 灰度直方圖 ,這里使用 顏色直方圖 來計(jì)算兩個(gè)圖片的相似度。
這里只記錄如何使用,至于算法原理,問就是不會(huì)。
直方圖算法效率高,但精度不夠,適合快速比較,例如 以圖搜圖
1. 下載 OpenCVSharp4
通過NuGet包管理器進(jìn)行下載。搜索 OpenCVSharp4 下載??蓞⒖记耙黄恼?C#結(jié)合OpenCVSharp4圖片相似度識(shí)別
2. 使用
/// <summary>
/// 直方圖相關(guān)性
/// 結(jié)果越接近1 則越相似
/// 圖片相似度識(shí)別(精度不高,速度較快,可用于以圖搜圖)
/// </summary>
/// <param name="imgFile1"></param>
/// <param name="imgFile2"></param>
public double Compare_Hist(string imgFile1, string imgFile2)
{
var matA = Cv2.ImRead(imgFile1);
var matB = Cv2.ImRead(imgFile2);
// 拆分通道
Cv2.Split(matA, out Mat[] matA_S);
Cv2.Split(matB, out Mat[] matB_S);
//直方圖的像素范圍
Rangef[] histRange = { new Rangef(0, 256) };
//直方圖數(shù)組大小
int[] histSize = { 256 };
//直方圖輸出數(shù)組
Mat hist_A = new Mat();
Mat hist_B = new Mat();
bool uniform = true, accumulate = false;
Cv2.CalcHist(matA_S, new int[] { 0, 1, 2 }, null, hist_A, 1, histSize, histRange, uniform, accumulate);
Cv2.CalcHist(matB_S, new int[] { 0, 1, 2 }, null, hist_B, 1, histSize, histRange, uniform, accumulate);
//歸一化,排除圖像分辨率不一致的影響
Cv2.Normalize(hist_A, hist_A, 0, 1, NormTypes.MinMax, -1, null);
Cv2.Normalize(hist_B, hist_B, 0, 1, NormTypes.MinMax, -1, null);
//相關(guān)性比較
var res = Cv2.CompareHist(hist_A, hist_B, HistCompMethods.Correl);
return res;
}比較結(jié)果


可以看出基本符合預(yù)期。
注意:由于直方圖算法未考慮像素的空間位置,所以當(dāng)圖片旋轉(zhuǎn)后,仍會(huì)被認(rèn)為是同一個(gè)圖
下面是將圖片旋轉(zhuǎn)后的計(jì)算結(jié)果,可以看到跟沒有旋轉(zhuǎn)時(shí)的計(jì)算結(jié)果一樣

記錄完畢~
到此這篇關(guān)于C#結(jié)合OpenCVSharp4使用直方圖算法實(shí)現(xiàn)圖片相似度比較的文章就介紹到這了,更多相關(guān)C# OpenCVSharp4內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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