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Opencv判斷顏色相似的圖片示例代碼

更新時(shí)間：2021年03月05日 12:00:43 作者：zhangsheng377

這篇文章主要介紹了Opencv判斷顏色相似的圖片示例代碼，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

問題描述

有一個(gè)項(xiàng)目，大體是要判斷一下一篇文章內(nèi)的配圖突不突兀。

素材準(zhǔn)備

所以就從網(wǎng)上隨便找了4張圖：

可以看出，前3張圖片從顏色上、從閱讀感受上，應(yīng)該是相似的，而最后一張應(yīng)該是不同的。

而當(dāng)我們只對(duì)圖片做縮放(為了跑得快)，然后用bgr通道出直方圖算相似度時(shí)：

卻發(fā)現(xiàn)，只有第一張和第二張圖片的相似度是大于0.5的，而第二、三張，以及第三、四張圖片之間的相似度幾乎都小于等于0.1。

思考方法

于是，經(jīng)過思考后我覺得，判斷兩張圖片在顏色上相不相似，其本質(zhì)在于判斷其直方圖分布的形狀相不相似，而不應(yīng)該考慮是偏左還是偏右、是偏亮還是偏暗。一個(gè)圖像亮一點(diǎn)，但其實(shí)它們還是相似的。

基于這個(gè)思想，我先暴力的把BGR以及HLS，三個(gè)通道先相互獨(dú)立的直接均衡化，驗(yàn)證了判斷分布形狀的可行性。但同時(shí)，發(fā)現(xiàn)相互獨(dú)立的均衡化會(huì)導(dǎo)致對(duì)于不同圖片的分辨能力降低。所以，由此推論出，應(yīng)該是把亮度拉平均衡化，同時(shí)相關(guān)聯(lián)的影響到其他通道的變化。

所以，最后想出的方案是：

先把圖片縮放至統(tǒng)一大小，提升運(yùn)算速度。
把圖像從BGR通道轉(zhuǎn)至HSV通道(經(jīng)實(shí)驗(yàn)，HSV通道比HLS通道效果好)。
把HSV中的V(明度)進(jìn)行均衡化(equalizeHist)。
再把圖像從HSV通道轉(zhuǎn)回BGR通道，從而達(dá)到在均衡亮度的同時(shí)影響其他通道的目的。
最后，利用BGR通道進(jìn)行相似度計(jì)算，大于0.5的即可認(rèn)為是相似。

測(cè)試結(jié)果

可以發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過處理后，第一、二張圖片，以及第二、三張圖片之間的相似度已經(jīng)大于0.7，而第三、四張圖片的相似度則只有0.4左右。已經(jīng)達(dá)到了我們開始時(shí)的目標(biāo)。

不足之處

只對(duì)V通道的均衡進(jìn)行了探尋，沒有研究其他通道可能的關(guān)聯(lián)。
第三、四張圖片經(jīng)過處理后的相似度有點(diǎn)高，需要想辦法降低。

代碼

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(gè)（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(gè)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(gòu)建直方圖矩陣的索引，該索引是通過每一個(gè)像素點(diǎn)的三通道值進(jìn)行構(gòu)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(hist1, hist2):
  """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(jìn)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(guān)性：%s, 卡方：%s" % (match1, match2, match3))


def handle_img(img):
  img = cv.resize(img, (100, 100))
  img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV)
  img[:, :, 2] = cv.equalizeHist(img[:, :, 2])
  img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_HSV2BGR)
  return img


img1 = cv.imread("1.jpg")
img1 = handle_img(img1)
cv.imshow("img1", img1)

img2 = cv.imread("2.jpg")
img2 = handle_img(img2)
cv.imshow("img2", img2)

img3 = cv.imread("3.jpg")
img3 = handle_img(img3)
cv.imshow("img3", img3)

img4 = cv.imread("4.jpg")
img4 = handle_img(img4)
cv.imshow("img4", img4)

hist1 = create_rgb_hist(img1)
hist2 = create_rgb_hist(img2)
hist3 = create_rgb_hist(img3)
hist4 = create_rgb_hist(img4)

plt.subplot(1, 4, 1)
plt.title("hist1")
plt.plot(hist1)
plt.subplot(1, 4, 2)
plt.title("hist2")
plt.plot(hist2)
plt.subplot(1, 4, 3)
plt.title("hist3")
plt.plot(hist3)
plt.subplot(1, 4, 4)
plt.title("hist4")
plt.plot(hist4)

hist_compare(hist1, hist2)
hist_compare(hist2, hist3)
hist_compare(hist3, hist4)

plt.show()

cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

到此這篇關(guān)于Opencv判斷顏色相似的圖片示例代碼的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Opencv判斷相似圖片內(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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