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C%c$FRF^ 近日逛博客的时候偶然发现了一个有关图片相似度的Python算法实现。想着很有意思便搬到C#上来了,给大家看看。51Testing软件测试网a rq8O,\*}sJ@
闲言碎语
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才疏学浅,只把计算图像相似度的一个基本算法的基本实现方式给罗列了出来,以至于在最后自己测评的时候也大发感慨,这个算法有点不靠谱。不管怎么样,这个算法有时候还是有用的,所以还是列出来跟大家伙一起分享分享~~
wZd:A'LuK:}0k0 PS:图像处理这一块博大精深,个人偶尔发现了点东西拿来分享。说的不好的地方,写得太糟的地方,诸位准备扔砖头还望淡定,淡定~~51Testing软件测试网+u"e V`
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基本知识介绍51Testing软件测试网&]ign%LFp;F
颜色直方图51Testing软件测试网Pd6\c$`
颜色直方图是在许多图像检索系统中被广泛采用的颜色特征,它所描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例,而并不关心每种色彩所处的空间位置,即无法描述图像中的对象或物体。颜色直方图特别适用于描述那些难以进行自动分割的图像。51Testing软件测试网9vm_c
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灰度直方图51Testing软件测试网%h:H o8h j
灰度直方图是灰度级的函数,它表示图像中具有每种灰度级的像素的个数,反映图像中每种灰度出现的频率。灰度直方图的横坐标是灰度级,纵坐标是该灰度级出现的频率,是图像的最基本的统计特征。
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a/tT0 本文中即是使用灰度直方图来计算图片相似度,关于算法那一块也不赘言了,毕竟图像学图形学,直方图我是门儿都不懂,我也不准备打肿脸充胖子,只想实现一个最基本的算法,然后从最直观的角度看看这个算法的有效性,仅此而已。
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算法实现51Testing软件测试网:pU]
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诸位看官休怪笔者囫囵吞枣,浅尝辄止的学习态度。额毕竟是因兴趣而来,于此方面并无半点基础(当然,除了知道RGB是啥玩意儿——这还幸亏当年计算机图形学的老师是个Super美女,因此多上了几节课的缘故),更谈不上半点造诣,看官莫怪莫怪,且忍住怒气,是走是留,小生不敢有半点阻拦~~
#L@s3W+z2p2b kI0大致步骤如下:51Testing软件测试网,?"P3cc4sw
1, 将图像转换成相同大小,以有利于计算出相像的直方图来51Testing软件测试网'J+P~ u/\?u
2, 计算转化后的灰度直方图
,Xei6d;_2O%p J&h03, 利用XX公式,得到直方图相似度的定量度量51Testing软件测试网G o%K6I/?0t.I8NX
4, 输出这些不知道有用没用的相似度结果数据
p(`"Wii0{j(`0代码实现
;YS+o:y6aF]^k0步骤1,将图像转化成相同大小,我们暂且转化成256 X 256吧。
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{b3v0publicBitmapResize(stringimageFile,stringnewImageFile)51Testing软件测试网.\8F5Q+_!p#D
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h`.k%wa(K.V/d0 img =Image.FromFile(imageFile);51Testing软件测试网sTNL#j+D:SV5?
BitmapimgOutput =newBitmap(img, 256, 256);51Testing软件测试网3FIH/x,Toh.A)l{,\B W
imgOutput.Save(newImageFile, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Jpeg);
uVp4r$j$u g2C;G0 imgOutput.Dispose();
5v9}YI2y{@!G-o0 return(Bitmap)Image.FromFile(newImageFile);51Testing软件测试网tC5^,fVkNo
}51Testing软件测试网2X[Bi1@
7~+VL]-{*d6s0 这部分代码很好懂,imageFile为原始图片的完整路径,newImageFile为强转大小后的256 X 256图片的路径,为了“赛”后可以看到我们转化出来的图片长啥样,所以我就把它保存到了本地了,以至于有了上面略显丑陋的代码。51Testing软件测试网1~$[[;L{
步骤2,计算图像的直方图51Testing软件测试网%s0I%cu3\~6kR
publicint[] GetHisogram(Bitmapimg)51Testing软件测试网~
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{51Testing软件测试网 HNS/oT
BitmapDatadata = img.LockBits(newSystem.Drawing.Rectangle( 0 , 0 , img.Width , img.Height ),ImageLockMode.ReadWrite ,PixelFormat.Format24bppRgb );51Testing软件测试网/f-?mk3@)Nk
int[ ] histogram =newint[ 256 ];
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r^!KMT0 unsafe51Testing软件测试网)[,h-`J9Xe9R
{51Testing软件测试网h`$Q b%c?;qto|
byte* ptr = (byte* )data.Scan0;
]4wY6h_^6o0 intremain = data.Stride - data.Width * 3;51Testing软件测试网 |:?0B#` `F"L&a
for(inti = 0 ; i < histogram.Length ; i ++ )
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|,h0 histogram[ i ] = 0;51Testing软件测试网IP rs$_f
for(inti = 0 ; i < data.Height ; i ++ )
m8iugCV0 {51Testing软件测试网h$AW-D4fZ)eY9r1R
for(intj = 0 ; j < data.Width ; j ++ )51Testing软件测试网O/\5H:nv
{51Testing软件测试网L;pl^QbN
intmean = ptr[ 0 ] + ptr[ 1 ] + ptr[ 2 ];
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z(S4E%No"^0 mean /= 3;
*t8iX-I@~[?0 histogram[ mean ] ++;
Ebc$K#}$h6B0 ptr += 3;51Testing软件测试网4r-^.\-?6j,{2Z
}
&h)IWm(L-^.`0 ptr += remain;
/lll!hv5ui-d0 }51Testing软件测试网$N*Z8Z9{R
}51Testing软件测试网*bTV3`$d5c1x.x$W+t@!c
img.UnlockBits( data );
2t"P'qy(_G`,R0 returnhistogram;51Testing软件测试网'YS ozN0c5L
}51Testing软件测试网*MaH.YZ&U:sW_j
这段就是惊天地泣鬼神的灰度直方图计算方法,里面的弯弯绕还是留给诸位自己去掺和。51Testing软件测试网;dv];CR]sT8kH
步骤3,计算直方图相似度度量
2f*DC&X"]3EUp0这一步骤的法宝在于这个:
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q*F0Sim(G,S)=其中G,S为直方图,N为颜色空间样点数
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Hi0为了大家少敲两行字儿,也给出一堆乱七八糟的代码:
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w\8^tYWMa0//计算相减后的绝对值
5`u!CmUI:b)zPh0 privatefloatGetAbs(intfirstNum,intsecondNum)51Testing软件测试网2d D)Re[*?$aao
{
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c0 floatabs =Math.Abs((float)firstNum - (float)secondNum);51Testing软件测试网`C(Y
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floatresult =Math.Max(firstNum, secondNum);51Testing软件测试网`2}JW
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if(result == 0)
6F+R9`a V+E's^l0d0 result = 1;
P!or4yp0P1J0 returnabs / result;51Testing软件测试网?
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}51Testing软件测试网4v Fy S"DYQ3IW'z
51Testing软件测试网:yt;G~O-bZQzD
//最终计算结果
$hr2oQ2s:TfiI0 publicfloatGetResult(int[] firstNum,int[] scondNum)
O.y7P ~B0 {51Testing软件测试网M-Jn*R[2s,`
if(firstNum.Length != scondNum.Length)51Testing软件测试网^6C5OGN/`7Tw#{
{51Testing软件测试网{S6l%o*mp9lvx
return0;
3A"QC c!CG!D0 }
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K o+Bg3W#W#Z9Q7D0 {
m1t?(dVNm0 floatresult = 0;51Testing软件测试网To;h K*NwH
intj = firstNum.Length;
'a6{;xZ!x.O5uc0 for(inti = 0; i < j; i++)
bN&V/\4p.h2\6zxB0 {51Testing软件测试网DmW!wyxoX
result += 1 - GetAbs(firstNum[i], scondNum[i]);51Testing软件测试网)u{7nw\n~R
Console.WriteLine(i +"----"+ result);51Testing软件测试网8U'h/b2ab8?
}
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v?0 returnresult/j;
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