如何使用openCv獲得圖像中的相似度百分比？

Question

我使用openCV庫來獲取圖像中的相似度百分比。我使用了返回double值的openCv庫的compareHist函數，在這個函數中傳入了不同的方法名（int值），併爲每個Mehod得到了不同的結果。現在如何對這些double值做出決定？

Mat src_base, hsv_base; 
Mat src_test1, hsv_test1; 
// Mat src_test2, hsv_test2; 
Mat hsv_half_down; 

String baseImgPath = [baseImagePath UTF8String]; 
String firstCmpImgPath = [firstCmpImagePath UTF8String];//compare image path 



src_base = imread(baseImgPath, 1); read source image 
src_test1 = imread(firstCmpImgPath, 1); read compared image 
// src_test2 = imread(secondCmpImgPath, 1); 
if(!src_base.data || !src_test1.data /*||!src_test2.data*/) 
{ 
return nil; 
} 

cvtColor(src_base, hsv_base, COLOR_BGR2HSV); 
cvtColor(src_test1, hsv_test1, COLOR_BGR2HSV); 
//cvtColor(src_test2, hsv_test2, COLOR_BGR2HSV); 

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

/// Using 50 bins for hue and 60 for saturation 
int h_bins = 50; int s_bins = 60; 
int histSize[] = { h_bins, s_bins }; 

// hue varies from 0 to 179, saturation from 0 to 255 
float h_ranges[] = { 0, 180 }; 
float s_ranges[] = { 0, 256 }; 

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

// Use the o-th and 1-st channels 
int channels[] = { 0, 1 }; 


/// Histograms 
    MatND hist_base; 
MatND hist_half_down; 
MatND hist_test1; 
MatND hist_test2; 

/// Calculate the histograms for the HSV images 
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()); 


for(int i = 0; i < 4; i++) 
{ 
    int compare_method = i; 

double base_test1 = compareHist(hist_base, hist_test1, compare_method); 
} 

     compare method are CV_COMP_CORREL, CV_COMP_CHISQR , CV_COMP_INTERSECT , CV_COMP_BHATTACHARYYA 
    Reference link http://docs.opencv.org/doc/tutorials/imgproc/histograms/histogram_comparison/histogram_comparison.html 

Answer 1

對於是有意義的定義，計算像素的圖像中是不同的百分比的相似性量度的位圖從目標圖像。

然而，當您使用位圖/圖像的直方圖這一指標失去意義，因爲你已經是圖像（或提取的特徵）上做了一個統計。從這一點，爲了計算相似度，您將比較2幅圖像的特徵，在您的情況下，與比較主題。

較高的距離是指一個以上不同的圖像和0距離可能意味着該圖像是100％相同。現在取決於算法是否可以實際輸出0.然而，0.5的距離並不意味着圖像是相同的50％。

但是可以人爲創建百分比測量的相似度。可以考慮以下幾點：

• 的2個圖像與它們之間的最低相似性程度（最大距離）有0％的相似性;你甚至可以通過計算一個純黑色的圖像和一個純白色圖像:)
• 距離0是相似100％這個距離。

基於這些假設，您可以基於您的距離提取以百分比表示的相似度。