Opencv判断颜色相似的图片示例代码
问题描述
有一个项目，大体是要判断一下一篇文章内的配图突不突兀。
素材准备
所以就从网上随便找了4张图：
可以看出，前3张图片从颜色上、从阅读感受上，应该是相似的，而最后一张应该是不同的。
而当我们只对图片做缩放(为了跑得快)，然后用bgr通道出直方图算相似度时：
却发现，只有第一张和第二张图片的相似度是大于0.5的，而第二、三张，以及第三、四张图片之间的相似度几乎都小于等于0.1。
思考方法
于是，经过思考后我觉得，判断两张图片在颜色上相不相似，其本质在于判断其直方图分布的形状相不相似，而不应该考虑是偏左还是偏右、是偏亮还是偏暗。一个图像亮一点，但其实它们还是相似的。
基于这个思想，我先暴力的把BGR以及HLS，三个通道先相互独立的直接均衡化，验证了判断分布形状的可行性。但同时，发现相互独立的均衡化会导致对于不同图片的分辨能力降低。所以，由此推论出，应该是把亮度拉平均衡化，同时相关联的影响到其他通道的变化。
所以，最后想出的方案是：
- 先把图片缩放至统一大小，提升运算速度。
- 把图像从BGR通道转至HSV通道(经实验，HSV通道比HLS通道效果好)。
- 把HSV中的V(明度)进行均衡化(equalizeHist)。
- 再把图像从HSV通道转回BGR通道，从而达到在均衡亮度的同时影响其他通道的目的。
- 最后，利用BGR通道进行相似度计算，大于0.5的即可认为是相似。
测试结果
可以发现，经过处理后，第一、二张图片，以及第二、三张图片之间的相似度已经大于0.7，而第三、四张图片的相似度则只有0.4左右。已经达到了我们开始时的目标。
不足之处
- 只对V通道的均衡进行了探寻，没有研究其他通道可能的关联。
- 第三、四张图片经过处理后的相似度有点高，需要想办法降低。
代码
importcv2ascv
importnumpyasnp
frommatplotlibimportpyplotasplt
defcreate_rgb_hist(image):
""""创建RGB三通道直方图（直方图矩阵）"""
h,w,c=image.shape
#创建一个（16*16*16,1）的初始矩阵，作为直方图矩阵
#16*16*16的意思为三通道每通道有16个bins
rgbhist=np.zeros([16*16*16,1],np.float32)
bsize=256/16
forrowinrange(h):
forcolinrange(w):
b=image[row,col,0]
g=image[row,col,1]
r=image[row,col,2]
#人为构建直方图矩阵的索引，该索引是通过每一个像素点的三通道值进行构建
index=int(b/bsize)*16*16+int(g/bsize)*16+int(r/bsize)
#该处形成的矩阵即为直方图矩阵
rgbhist[int(index),0]+=1
plt.ylim([0,10000])
plt.grid(color='r',linestyle='--',linewidth=0.5,alpha=0.3)
returnrgbhist
defhist_compare(hist1,hist2):
"""直方图比较函数"""
'''#创建第一幅图的rgb三通道直方图（直方图矩阵）
hist1=create_rgb_hist(image1)
#创建第二幅图的rgb三通道直方图（直方图矩阵）
hist2=create_rgb_hist(image2)'''
#进行三种方式的直方图比较
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("巴氏距离：%s,相关性：%s,卡方：%s"%(match1,match2,match3))
defhandle_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)
returnimg
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()
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