hsv和余弦相似度的局限

来源：互联网发布：mac office 生成目录编辑：程序博客网时间：2024/06/04 18:11

如图，脸部与白背景的hsv值几乎一样，无法区分

如下图，白图与baby图的hsv量化直方图余弦相似度为0.95，你信么？

而如下图，一个是纯白，一个是中间有红块，但余弦相似度为0.99

clear all; clc; close all; %% Read image from filep1='e:/img/wx.jpg';p2='e:/img/rc.jpg';%采用hsv颜色直方图+指数调亮，大幅度提高相似匹配准确率%下一步考虑把梯度直方图加入进来、平均颜色、最多颜色、前3种颜色？%以及显著度 inImg = imread(p1);[m,n,c] = size(inImg); ratio = 300/(m+n); img = imresize(inImg, ratio); [m,n,c] = size(img);%img = im2double(img);%img = img.^0.5;im1=img;hsv = rgb2hsv(img); %hsv(:,:,2) = 0;%hsv(:,:,3) = 0;%imwrite(hsv, 'd:/hsv.jpg'); %figure; imshow(hsv); title('hsv');  %figure; imshow(img);  title('img'); h1 = hsvquan(hsv);  inImg = imread(p2);[m,n,c] = size(inImg); ratio = 300/(m+n); img = imresize(inImg, ratio); img = im2double(img);%img = img.^0.5;im2=img;[m,n,c] = size(img); hsv = rgb2hsv(img);  %figure; imshow(img);  title('img'); h2 = hsvquan(hsv);figure; subplot(221); imshow(im1); %h1 = smooth(h1); %h1 = filter(ones(1,2)/2, 1, h1); subplot(222); bar(h1); title('hsv量化直方图1'); %h2 = filter(ones(1,2)/2, 1, h2); subplot(223); imshow(im2); subplot(224); bar(h2); title('hsv量化直方图2'); %figure; bar(h2); title('hsv量化直方图2');   s1 = sqrt(sum(h1.^2)); s2 = sqrt(sum(h2.^2)); s0 = sum(h1.*h2); %相似度sim = s0 / s1 / s2

hsvquan.m

function L=hsvquan(hsv) %对HSV进行量化,把3个颜色分量合成为一维特征矢量: h=hsv(:,:,1); s=hsv(:,:,2); v=hsv(:,:,3);  % 如果对HSV 空间进行适当的量化后再计算直方图, 则计算量要少得多. 我们将H , S ,V 3个分量按照人的颜色感知进行非等间隔的量化, 从对颜色模型的大量分析, 我们把 % 色调H 空间分成8份, 饱和度S 和亮度V 空间分别分成3份, 并根据色彩的不同范围进行量化, 量化后的色 % 调、饱和度和亮度值分别为H , S ,V. h=h*360; H=zeros(size(hsv,1),size(hsv,2)); H(h>=316|h<=20)=0; H(h>=21&h<=40)=1; H(h>=41&h<=75)=2; H(h>=76&h<=155)=3; H(h>=156&h<=190)=4; H(h>=191&h<=270)=5; H(h>=271&h<=295)=6; H(h>=296&h<=351)=7;   S=zeros(size(hsv,1),size(hsv,2)); S(s>=0&s<=0.2)=0; S(s>0.2&s<=0.7)=1; S(s>0.7&s<=1)=2;   V=zeros(size(v)); V(v>=0&v<=0.2)=0; V(v>0.2&v<=0.7)=1; V(v>0.7&v<=1)=2;   l=9*H+3*S+V;  % L=mat2gray(l); % histL=imhist(L,72); for i=0:71     L(i+1)=numel(l(l==i)); end

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