こんばんわ！Keisukeです！
今日は, ヒストグラムを利用した類似画像解析を行ってみたいと思います！
ヒストグラムを利用した類似画像解析は色を主体とした解析する方法です！
まずは, ヒストグラムを算出する方法
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
if __name__ == “__main__”:
img = cv2.imread(‘input.png’)
plt.hist(img.ravel(),256,[0,256])
plt.show()
次に同じ画像を比較してみます！
比較画像
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
def main():
im1 = cv2.imread(“input1.png”,0)
im2 = cv2.imread(“input2.png”,0)
hist1 = cv2.calcHist([im1],[0],None,[256],[0,256])
hist2 = cv2.calcHist([im2],[0],None,[256],[0,256])
d = cv2.compareHist(hist1,hist2,0)
print(d)
if __name__ == “__main__”:
main()
#plt.xlim(0, 255)
#plt.plot(hist1)
#plt.plot(hist2)
#plt.show()
実行結果
1.0
同様の画像なので, 必ずマッチしますね
次は, この画像を比較してみたいと思います！
実行結果
-0.14903932336913675
似たような猫の写真でもヒストグラムの解析では似ていないと出るようですね！
まぁ, 色ですからね…当たり前ですね
[今日の達成]
・ヒストグラムによる類似解析を行った
[今日の未消化]
・画像サイズ、画素の粗さによる違いの比較