收入囊中
  • 使用4种不同的方法进行直方图比較

葵花宝典
要比較两个直方图,
首先必需要选择一个衡量直方图相似度的对照标准。也就是先说明要在哪个方面做对照。
我们能够想出非常多办法,OpenCV採用了下面4种

公式也都不难,我们自己就能实现。
d越小,表示差异越低,两幅图像越接近,越相似

初识API
C++: double compareHist(InputArray H1,
InputArray H2, int method)
C++: double compareHist(const
SparseMat& H1, const SparseMat& H2, int method)
 
  • H1 – First compared histogram.
  • H2 – Second compared histogram of the same size as H1 .
  • method –

    Comparison method that could be one of the following:

    • CV_COMP_CORREL Correlation
    • CV_COMP_CHISQR Chi-Square
    • CV_COMP_INTERSECT Intersection
    • CV_COMP_BHATTACHARYYA Bhattacharyya distance
    • CV_COMP_HELLINGER Synonym for CV_COMP_BHATTACHARYYA

荷枪实弹
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
#include <stdio.h> using namespace std;
using namespace cv; int main( int, char** argv )
{
Mat src1,src2,gray1,gray2;
src1 = imread(argv[1]);
src2 = imread(argv[2]);
cvtColor(src1, gray1, CV_BGR2GRAY);
cvtColor(src2, gray2, CV_BGR2GRAY); int histSize = 256;
float range[] = { 0, 256 } ;
const float* histRange = { range };
int channels[] = {0}; Mat hist1,hist2;
calcHist( &gray1, 1, channels, Mat(), hist1, 1, &histSize, &histRange);
calcHist( &gray2, 1, channels, Mat(), hist2, 1, &histSize, &histRange); //相关:CV_COMP_CORREL
//卡方:CV_COMP_CHISQR
//直方图相交:CV_COMP_INTERSECT
//Bhattacharyya距离:CV_COMP_BHATTACHARYYA
double diff = compareHist(hist1,hist2,CV_COMP_BHATTACHARYYA);
cout << diff << endl;
}





举一反三
这篇直方图比較很easy,没什么要说的了


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