1、直方图比对compareHist 通过compareHist()可以从直方图的角度对比2幅图像的相关性,比较的对象可以是1D或2D直方图。 接口形式: cv2.compareHist(H1,H2, method) ->retval 参数含义: H1:输入图像直方图; H2:输入图像直方图,和H1相同的尺寸; method:比较方法; method包含6种方法,整数数值从0~5: enumcv::HistCompM...
在以下所有 Python 示例中,所需的 Python 库是OpenCV和Matplotlib。确保您已经安装了它们。 使用cv2.imread()函数读取输入图像。传递输入图像的完整路径。 使用cv2.calcHist()计算两个输入图像的直方图。 使用cv2.normalize()对上面为两个输入图像计算的直方图进行归一化。 使用cv2.compareHist()比较这些归一化直方图。...
例如通过插值对图像进行放缩后图像的直方图虽然不会与之前完全一致,但是两者一定具有很高的相似性,因而可以通过比较两张图像的直方图分布相似性对图像进行初步的筛选与识别。 OpenCV 4中提供了用于比较两个图像直方图相似性的compareHist()函数,该函数原型在代码清单4-5中给出。 double cv::compareHist(InputArray H1, In...
OpenCV提供了cv2.compareHist函数来进行直方图比较。 python import cv2 # 读取图像并计算直方图 image1 = cv2.imread('image1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) image2 = cv2.imread('image2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) hist1 = cv2.calcHist([image1], [0], None, [256], [0, 256]) hist2 = cv2....
在此代码中,我们首先读取两幅图像,并将它们转换为 HSV 颜色空间。接下来,我们计算它们的颜色直方图并归一化。最后,通过cv2.compareHist函数计算两幅图像的相似度。 结构相似度(SSIM) SSIM 是一种衡量两幅图像相似度的算法,它考虑了亮度、对比度和结构信息。使用scikit-image中的structural_similarity函数可以轻松实现这...
opencv+python pycharm+ win7 方法/步骤 1 直方图作为一种常用的方法，经常用在数据分析和图片处理过程，采用直方图对比图片相似性，简单明了直观。根据官网函数说明：# compareHist(H1, H2, method) -> retval# @param H1 First compared histogram.# @param H2 Second compared histogram of the same size as ...
cv2.compareHist(H1, H2, method) H1,H2:要比较的两张直方图 method:比较方法 比较方法(method) 相关性比较 (method=cv2.HISTCMP_CORREL) 值越大,相关度越高,最大值为1,最小值为0。 卡方比较(method=cv.HISTCMP_CHISQR 值越小,相关度越高,最大值无上界,最小值0。
compareHist(hist1, hist2, cv.HISTCMP_CHISQR) print("巴氏距离:%s,相关性:%s,卡方:%s" % (match1, match2, match3)) def hist_image(image): color = ("blue", "green", "red") for i, color in enumerate(color): hist = cv.calcHist([image], [i], None, [256], [0, 256]) ...
() cv2.calibrateHandEye() cv2.calibrationMatrixValues() # 从相机矩阵中计算相机特征 cv2.cartToPolar() cv2.checkChessboard() cv2.checkHardwareSupport() cv2.checkRange() cv2.circle() # 画圆 cv2.clipLine() cv2.CLAHE() # CLAHE直方图均衡化 cv2.colorChange() cv2.compare() cv2.compareHist() # ...
对下面的图片进行缺陷检测操作,请详细地记录每一步操作的步骤。 第一站图片是标准样品,后面几张图中有几个样品有瑕疵,需要你通过计算在图片上显示出哪张是合格,哪张不合格。 **1.思路** Python-Opencv中用compareHist函数进行直方图比较进而对比图片 ...