直方图比较
目录
1、直方图比较的概念
2、直方图比较的主要原因
3、典型应用场景
4、基础直方图比较
5、多通道直方图比较
6、实时直方图检测
1、直方图比较的概念
直方图比较是通过数学方法计算两个直方图之间的相似度或差异度的技术。在计算机视觉中，直方图是对图像特征（如颜色、梯度方向等）的统计分布表示，比较两个直方图的相似性可以反映图像内容的相似程度。
2、直方图比较的主要原因
1. 图像相似性判断 通过比较颜色/纹理直方图，可以快速判断两张图片的内容相似性，常用于：
图像检索
重复图片检测
视频关键帧提取
2. 目标识别与匹配 当物体的颜色分布具有特征性时（如红色消防车），直方图比较能辅助识别。
3. 变化检测 监控场景中比较前后帧直方图差异。
4. 颜色校正验证 在图像处理流水线中，通过比较输入输出图像的直方图差异来验证处理效果。
3、典型应用场景
医学影像 ：比较病灶区域与正常组织的灰度分布
工业检测 ：检测产品颜色是否符合标准（如油漆颜色一致性）
自动驾驶 ：通过路标颜色直方图识别交通标志
直方图比较的优势在于计算高效（不受旋转/轻微形变影响），但需注意它缺乏空间信息，常与其他特征结合使用。
4、基础直方图比较
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>using namespace cv;
using namespace std;int main() {// 读取两张对比图像Mat img1 = imread("image1.jpg");Mat img2 = imread("image2.jpg");if(img1.empty() || img2.empty()) return -1;// 转换为HSV色彩空间（比较颜色直方图更有效）Mat hsv1, hsv2;cvtColor(img1, hsv1, COLOR_BGR2HSV);cvtColor(img2, hsv2, COLOR_BGR2HSV);// 设置直方图参数int h_bins = 50, s_bins = 60;int histSize[] = {h_bins, s_bins};float h_range[] = {0, 180};float s_range[] = {0, 256};const float* ranges[] = {h_range, s_range};int channels[] = {0, 1}; // 使用H和S通道// 计算直方图Mat hist1, hist2;calcHist(&hsv1, 1, channels, Mat(), hist1, 2, histSize, ranges, true, false);calcHist(&hsv2, 1, channels, Mat(), hist2, 2, histSize, ranges, true, false);// 归一化直方图normalize(hist1, hist1, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat());normalize(hist2, hist2, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat());// 比较直方图（四种方法）double compare_methods[4];compare_methods[0] = compareHist(hist1, hist2, HISTCMP_CORREL);compare_methods[1] = compareHist(hist1, hist2, HISTCMP_CHISQR);compare_methods[2] = compareHist(hist1, hist2, HISTCMP_INTERSECT);compare_methods[3] = compareHist(hist1, hist2, HISTCMP_BHATTACHARYYA);// 输出比较结果cout << "相关性比较 [越接近1越相似]: " << compare_methods[0] << endl;cout << "卡方比较 [越接近0越相似]: " << compare_methods[1] << endl;cout << "直方图交集 [越大越相似]: " << compare_methods[2] << endl;cout << "巴氏距离 [越接近0越相似]: " << compare_methods[3] << endl;return 0;
}比较算法说明
OpenCV提供四种直方图比较方法：
相关性比较
HISTCMP_CORREL
值范围[-1,1]，1表示完全匹配
卡方检验
HISTCMP_CHISQR
值范围[0,∞)，0表示完全匹配
直方图相交
HISTCMP_INTERSECT
值越大相似度越高
巴氏距离
HISTCMP_BHATTACHARYYA
值范围[0,1]，0表示完全匹配
5、多通道直方图比较
// ... 图像读取和转换代码同上 ...// 扩展为3通道直方图（H,S,V）
int channels[] = {0, 1, 2};
int histSize[] = {30, 32, 32}; // HS通道精度更高
float h_range[] = {0, 180};
float s_range[] = {0, 256};
float v_range[] = {0, 256};
const float* ranges[] = {h_range, s_range, v_range};// 计算直方图
calcHist(&hsv1, 1, channels, Mat(), hist1, 3, histSize, ranges, true, false);
calcHist(&hsv2, 1, channels, Mat(), hist2, 3, histSize, ranges, true, false);// 添加EMD(Earth Mover's Distance)比较
Mat sig1, sig2;
// 将直方图转换为特征向量格式
// ... (需要实现直方图到特征向量的转换) ...double emd = EMD(sig1, sig2, DIST_L2);
cout << "推土机距离: " << emd << endl;6、实时直方图检测
VideoCapture cap(0);
Mat frame, last_frame;
bool first_frame = true;while(true) {cap >> frame;if(frame.empty()) break;Mat hsv;cvtColor(frame, hsv, COLOR_BGR2HSV);// 计算当前帧直方图Mat current_hist;calcHist(&hsv, 1, channels, Mat(), current_hist, 2, histSize, ranges);normalize(current_hist, current_hist, 0, 1, NORM_MINMAX);if(!first_frame) {double similarity = compareHist(last_hist, current_hist, HISTCMP_CORREL);putText(frame, format("相似度: %.2f", similarity), Point(20,50), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, Scalar(0,255,0), 2);}first_frame = false;current_hist.copyTo(last_hist);imshow("Live", frame);if(waitKey(30) >= 0) break;
}