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如何進(jìn)行opencv3/C++PHash算法圖像檢索,針對這個(gè)問題,這篇文章詳細(xì)介紹了相對應(yīng)的分析和解答,希望可以幫助更多想解決這個(gè)問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。
PHash算法即感知哈希算法/Perceptual Hash algorithm,計(jì)算基于低頻的均值哈希.對每張圖像生成一個(gè)指紋字符串,通過對該字符串比較可以判斷圖像間的相似度.
PHash算法原理
將圖像轉(zhuǎn)為灰度圖,然后將圖片大小調(diào)整為32*32像素并通過DCT變換,取左上角的8*8像素區(qū)域。然后計(jì)算這64個(gè)像素的灰度值的均值。將每個(gè)像素的灰度值與均值對比,大于均值記為1,小于均值記為0,得到64位哈希值。
PHash算法實(shí)現(xiàn)
將圖片轉(zhuǎn)為灰度值
將圖片尺寸縮小為32*32
resize(src, src, Size(32, 32));
DCT變換
Mat srcDCT; dct(src, srcDCT);
計(jì)算DCT左上角8*8像素區(qū)域均值,求hash值
double sum = 0;
for (int i = 0;
i < 8; i++) for (int j = 0; j < 8; j++)
sum += srcDCT.at<float>(i,j); double average = sum/64;
Mat phashcode= Mat::zeros(Size(8, 8), CV_8U);
for (int i = 0; i < 8; i++) for (int j = 0; j < 8; j++)
phashcode.at<char>(i,j) = srcDCT.at<float>(i,j) > average ? 1:0;
hash值匹配
int d = 0; for (int n = 0; n < srchash.size[1]; n++) if (srchash.at<uchar>(0,n) != dsthash.at<uchar>(0,n)) d++;
即,計(jì)算兩幅圖哈希值之間的漢明距離,漢明距離越大,兩圖片越不相似。
OpenCV實(shí)現(xiàn)
如圖在下圖中對比各個(gè)圖像與圖person.jpg的漢明距離,以此衡量兩圖之間的額相似度。
#include <iostream> #include <stdio.h>#include <fstream>#include <io.h>#include <string>#include <opencv2\opencv.hpp> #include <opencv2\core\core.hpp>#include <opencv2\core\mat.hpp>using namespace std; using namespace cv;
int fingerprint(Mat src, Mat* hash);
int main(){ Mat src = imread("E:\\image\\image\\image\\person.jpg", 0);
if(src.empty()) {
cout << "the image is not exist" << endl;
return -1; } Mat srchash, dsthash;
fingerprint(src, &srchash);
for(int i = 1; i <= 8; i++) { string path0 = "E:\\image\\image\\image\\person";
string number; stringstream ss;
ss << i; ss >> number;
string path = "E:\\image\\image\\image\\person" + number +".jpg";
Mat dst = imread(path, 0);
if(dst.empty()) { cout << "the image is not exist" << endl; return -1;
} fingerprint(dst, &dsthash);
int d = 0; for (int n = 0; n < srchash.size[1]; n++)
if (srchash.at<uchar>(0,n) != dsthash.at<uchar>(0,n)) d++;
cout <<"person" << i <<" distance= " <<d<<"\n"; } system("pause");
return 0;}
int fingerprint(Mat src, Mat* hash){ resize(src, src, Size(32, 32));
src.convertTo(src, CV_32F); Mat srcDCT;
dct(src, srcDCT);
srcDCT = abs(srcDCT);
double sum = 0;
for (int i = 0; i < 8; i++) for (int j = 0; j < 8; j++) sum += srcDCT.at<float>(i,j);
double average = sum/64;
Mat phashcode= Mat::zeros(Size(8, 8), CV_8U);
for (int i = 0; i < 8; i++) for (int j = 0; j < 8; j++) phashcode.at<char>(i,j) = srcDCT.at<float>(i,j) > average ? 1:0;
*hash = phashcode.reshape(0,1).clone(); return 0;}
輸出漢明距離:
可以看出若將閾值設(shè)置為20則可將后三張其他圖片篩選掉。
關(guān)于如何進(jìn)行opencv3/C++PHash算法圖像檢索問題的解答就分享到這里了,希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助,如果你還有很多疑惑沒有解開,可以關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道了解更多相關(guān)知識。
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