如何在 OpenCV Python 中使用颜色直方图比较图像并找到最接近的匹配项

1 投票
1 回答
7212 浏览
提问于 2025-04-17 22:27

我在我的项目中使用OpenCV和Python来识别摄像头显示的旗帜。我之前尝试过使用SURF算法,但有些旗帜的特征比较少,比如只有红色和蓝色这两种颜色,所以它并不总是能正确识别。

你有什么建议可以让我根据颜色直方图来识别旗帜吗?你的帮助我会非常感激。

举个例子,我展示了越南的国旗,程序会把显示的国旗和数据库中的国旗图片进行比较,识别出这是越南的国旗。

注意:这是我在这个链接上提问的同样问题 https://stackoverflow.com/questions/22424745/compare-a-single-image-to-database-of-images-and-find-the-closest-match-using-th,但由于网络慢我无法编辑。

 import cv2
     import numpy as np
     import pyttsx
     import sys
     import os
     import operator

     hbins = 180
     sbins = 255
     hrange = [0,180]
     srange = [0,256]
     ranges = hrange+srange   

     flags=["Cambodia.jpg","Laos.jpg","Malaysia.jpg","Myanmar.jpg","Philippines.jpg","Singapore.jpg","Thailand.jpg","Vietnam.jpg","Indonesia.jpg","Brunei.jpg"] 
     list_of_pics=[]
     valueCompare=[]
     cam = cv2.VideoCapture(0) 
     while True:
        _, frame = cam.read(0)

        cv2.imshow('asdas',frame) 
        list_of_pics=[]
        valueCompare=[]           
        k=cv2.waitKey(10)
        if(k==32):
            cv2.imwrite("pic.jpg",frame)#the image from the camera
            img = "pic.jpg"
            for i in flags:

                base = cv2.imread(img)
                test1 = cv2.imread(i)#the flags to be compared with
                rows,cols = base.shape[:2]
                basehsv = cv2.cvtColor(base,cv2.COLOR_BGR2HSV)
                test1hsv = cv2.cvtColor(test1,cv2.COLOR_BGR2HSV)

                histbase = cv2.calcHist(basehsv,[0,1],None,[180,256],ranges)
                cv2.normalize(histbase,histbase,0,255,cv2.NORM_MINMAX)

                histtest1 = cv2.calcHist(test1hsv,[0,1],None,[180,256],ranges)
                cv2.normalize(histtest1,histtest1,0,255,cv2.NORM_MINMAX)    

                comHist=cv2.compareHist(histbase,histtest1,3)
                valueCompare.append(comHist)
                picDict={"comhist":comHist,"name":i}
                list_of_pics.append(picDict)

            newlist = sorted(list_of_pics, key=operator.itemgetter('comhist')) #get the max value of all the compared images
    #print newlist
           matched_image=newlist[0]['name']
           print matched_image
        elif k == 27:
            break
    cv2.destroyAllWindows()

这是模板匹配的代码。

k=cv2.waitKey(10)
methods = 'cv2.TM_CCOEFF_NORMED'#only the one method to be used
list_of_pics=[]

if(k==32):
    for flag in flags:
        img = cv2.imread('Singapore.jpg',0)
        #img = img.copy()
        template = cv2.imread(flag,0)
        w, h = template.shape[::-1]

        # All the 6 methods for comparison in a list

        method = eval(methods)#
        #print method
            # Apply template Match
        res = cv2.matchTemplate(img,template,method)
        #print res

        min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)
        #print min_val, max_val
        matchVal=res[0][0]
        picDict={"matchVal":matchVal,"name":flag}
        list_of_pics.append(picDict)
        #print res[0][0]
    newlist = sorted(list_of_pics, key=operator.itemgetter('matchVal'),reverse=True) 
    print newlist
    matched_image=newlist[0]['name']
    print matched_image
elif k == 27:
    break
cv2.destroyAllWindows()

1 个回答

2

在计算完直方图之后,你可以使用直方图匹配的功能。

double result = compareHist( image, template, compare_method );

你的结果值会根据你使用的 compare_method 而有所不同。例如,如果你选择 correlation 作为比较方法,那么 result 的值会在0到1之间,值越高,匹配度就越高。

另一种选择:

如果你觉得数据库中的旗帜和当前图像的大小和方向几乎相似,那么你甚至不需要计算直方图。在这种情况下,你可以直接使用 matchTemplate() 这个openCV的功能。

撰写回答