Java OpenCV-4.0.0 直方图比较

对输入的两张图像计算得到直方图H1与H2,归一化到相同的尺度空间
然后可以通过计算H1与H2的之间的距离得到两个直方图的相似程度进
而比较图像本身的相似程度。Opencv提供的比较方法有四种:
Correlation 相关性比较
Chi-Square 卡方比较
Intersection 十字交叉性
Bhattacharyya distance 巴氏距离

1 首先把图像从RGB色彩空间转换到HSV色彩空间cvtColor
2 计算图像的直方图,然后归一化到[0~1]之间calcHist和normalize;
3 使用上述四种比较方法之一进行比较compareHist
1 代码

package com.xu.test;

import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfFloat;
import org.opencv.core.MatOfInt;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

/**  
 *
 * @Title: OpenCV.java   
 * @Package com.xu.opencv   
 * @Description: TODO   
 * @author: xuhyacinth     
 * @date: 2020年1月14日20:15:39   
 * @version V-1.0
 * @Copyright: 2019 xuhyacinth
 *
 */
public class Test {

    static {
        //在使用OpenCV前必须加载Core.NATIVE_LIBRARY_NAME类,否则会报错
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
    }

    public static void main(String[] args) {
        compareHist_2();
    }

    /**
     * OpenCV-4.0.0 直方图比较
     *    
     * @return: void  
     * @date: 2020年1月14日20:15:39
     */
    public static void compareHist_1() {
        Mat src = Imgcodecs.imread(“C:\\Users\\Administrator\\Pictures\\3.jpeg”);
        
        Mat hsv = new Mat();
        
        //图片转HSV
        Imgproc.cvtColor(src, hsv,Imgproc.COLOR_BGR2HSV);

        Mat hist = new Mat();
        //直方图计算
        Imgproc.calcHist(Stream.of(hsv).collect(Collectors.toList()),new MatOfInt(0),new Mat(),hist,new MatOfInt(255) ,new MatOfFloat(0,256));
        //图片归一化
        Core.normalize(hist, hist, 1, hist.rows() , Core.NORM_MINMAX, -1, new Mat() );
        //直方图比较
        double a = Imgproc.compareHist(hist,hist,Imgproc.CV_COMP_CORREL);
        System.out.println(“越接近1越相识度越高\n比较结果:”+a);
    }

    /**
     * OpenCV-4.0.0 直方图比较
     *    
     * @return: void  
     * @date: 2020年1月14日20:15:39
     */
    public static void compareHist_2() {
        Mat src_1 = Imgcodecs.imread(“C:\\Users\\Administrator\\Pictures\\3_1.jpeg”);// 图片 1
        Mat src_2 = Imgcodecs.imread(“C:\\Users\\Administrator\\Pictures\\3_2.jpeg”);// 图片 2

        Mat hvs_1 = new Mat();
        Mat hvs_2 = new Mat();
        //图片转HSV
        Imgproc.cvtColor(src_1, hvs_1,Imgproc.COLOR_BGR2HSV);
        Imgproc.cvtColor(src_2, hvs_2,Imgproc.COLOR_BGR2HSV);

        Mat hist_1 = new Mat();
        Mat hist_2 = new Mat();

        //直方图计算
        Imgproc.calcHist(Stream.of(hvs_1).collect(Collectors.toList()),new MatOfInt(0),new Mat(),hist_1,new MatOfInt(255) ,new MatOfFloat(0,256));
        Imgproc.calcHist(Stream.of(hvs_2).collect(Collectors.toList()),new MatOfInt(0),new Mat(),hist_2,new MatOfInt(255) ,new MatOfFloat(0,256));

        //图片归一化
        Core.normalize(hist_1, hist_1, 1, hist_1.rows() , Core.NORM_MINMAX, -1, new Mat() );
        Core.normalize(hist_2, hist_2, 1, hist_2.rows() , Core.NORM_MINMAX, -1, new Mat() );

        //直方图比较
        double a = Imgproc.compareHist(hist_1,hist_1,Imgproc.CV_COMP_CORREL);
        double b = Imgproc.compareHist(hist_1,hist_2,Imgproc.CV_COMP_CORREL);
        System.out.println(“越接近1越相识度越高”);
        System.out.println(“同一张图片\t比较结果(相识度):”+a);
        System.out.println(“不同图片\t比较结果(相识度):”+b);
    }
    
}

2 图片

 

在这里插入图片描述
3 结果

越接近1越相识度越高
同一张图片    比较结果(相识度):1.0
不同图片        比较结果(相识度):0.9995354866663728

转自:https://www.cnblogs.com/interdrp/p/15434591.html