在OpenCV中计算图片相似度,可以按照以下步骤进行: 加载两张需要比较的图片: 使用OpenCV的imread函数来加载图片。 python import cv2 img1 = cv2.imread('path_to_image1.jpg') img2 = cv2.imread('path_to_image2.jpg') 将图片转换为适合比较的数值形式: 通常,我们会将图片转换为灰度图像,因为灰度图像只包...
全局直方图均衡化步骤:首先计算图像的灰度直方图;计算灰度直方图的累加直方图;根据累加直方图和直方图均衡化原理得到输入灰度级和输出灰度级之间的映射关系;最后根据第三步得到的灰度级映射关系,循环得到输出图像的每一个像素的灰度级。
cmap='gray')# plt.show()img=cv2.resize(img,(32,32),cv2.INTER_CUBIC)# plt.imshow(img, cmap='gray')# plt.show()img_gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# plt.imshow(img_gray, cmap='gray')# plt.show()img_dct=cv2.dct(np.float32(img_gray))# 显示DCT系数...
相似度final double similarity=Imgproc.compareHist(hist1,hist2,Imgproc.CV_COMP_CORREL);// 手动释放内存// if (hist1 != null) {// hist1.release();// }// if (hist2 != null) {// hist2.release();// }returnsimilarity;}// 计算均方差(MSE)private static doublecalculateMSE(Mat image1,...
1.1.4 计算方差 对得到的所有平均值进行计算方差,得到的方差就是图像的特征值。方差可以很好的反应每行像素特征的波动,既记录了图片的主要信息。 1.1.5 比较方差 经过上面的计算之后,每张图都会生成一个特征值(方差)。到此,比较图像相似度就是比较图像生成方差的接近成程度。
模板匹配是在一幅图像中寻找一个特定目标的方法之一,这种方法的原理非常简单,遍历图像中的每一个可能的位置,比较各处与模板是否“相似”,当相似度足够高时,就认为找到了我们的目标。OpenCV提供了6种模板匹配算法: 平方差匹配法CV_TM_SQDIFF 归一化平方差匹配法CV_TM_SQDIFF_NORMED ...
OpenCV提供了两种计算图像相似度的方法:结构相似性(SSIM)和均方误差(MSE)。其中,SSIM是一种更加准确的方法,它不仅考虑了像素之间的差异,还考虑了人眼对图像的感知。而MSE则只是简单地计算像素之间的差异。 importcv2#读取图片img1 = cv2.imread('path/to/image1') ...
其中参数imagePatha和imagePathb分别是要判定相似度的两张图片的路径,Scalar将会存储两张图像在不同颜色通道中的相似度。 添加函数体。将SSIM函数添加至命名空间后。该函数主要功能是时哟功能ssim算法对两张图像进行比较,并将图像在各通道比较的结果以scalar形式返回。
基于Normalized cross correlation(NCC)用来比较两幅图像的相似程度已经是一个常见的图像处理手段。在工业生产环节检测、监控领域对对象检测与识别均有应用。NCC算法可以有效降低光照对图像比较结果的影响。而且NCC最终结果在-1到1之间,所以特别容易量化比较结果,只要给出一个阈值就可以判断结果的好与坏。