OpenCv直方图对比图片的相似性

来源：互联网发布：免费的api数据接口编辑：程序博客网时间：2024/05/10 20:50

OpenCv直方图对比图片的相似性

原理

要比较两个直方图( $H_{1}$ and $H_{2}$ ), 首先必须要选择一个衡量直方图相似度的 对比标准 ( $d(H_{1}, H_{2})$ ) 。
OpenCV 函数 compareHist 执行了具体的直方图对比的任务。该函数提供了4种对比标准来计算相似度：
1. Correlation ( CV_COMP_CORREL )
  $d(H_1,H_2) = \frac{\sum_I (H_1(I) - \bar{H_1}) (H_2(I) - \bar{H_2})}{\sqrt{\sum_I(H_1(I) - \bar{H_1})^2 \sum_I(H_2(I) - \bar{H_2})^2}}$
  其中
  $\bar{H_k} = \frac{1}{N} \sum _J H_k(J)$
  $N$ 是直方图中bin的数目。
2. Chi-Square ( CV_COMP_CHISQR )
  $d(H_1,H_2) = \sum _I \frac{\left(H_1(I)-H_2(I)\right)^2}{H_1(I)+H_2(I)}$
3. Intersection ( CV_COMP_INTERSECT )
  $d(H_1,H_2) = \sum _I \min (H_1(I), H_2(I))$
4. Bhattacharyya 距离( CV_COMP_BHATTACHARYYA )
  $d(H_1,H_2) = \sqrt{1 - \frac{1}{\sqrt{\bar{H_1} \bar{H_2} N^2}} \sum_I \sqrt{H_1(I) \cdot H_2(I)}}$

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