相似图片搜索的原理和实现——颜色分布法

来源：互联网发布：java calendar 下载编辑：程序博客网时间：2024/06/03 01:27

#1，原理

每张图片都可以生成颜色分布的直方图（color histogram）。如果两张图片的直方图很接近，就可以认为它们很相似。

任何一种颜色都是由红绿蓝三原色（RGB）构成的，所以上图共有4张直方图（三原色直方图 + 最后合成的直方图）。

如果每种原色都可以取256个值，那么整个颜色空间共有1600万种颜色（256的三次方）。针对这1600万种颜色比较直方图，计算量实在太大了，因此需要采用简化方法。可以将0～255分成四个区：0～63为第0区，64～127为第1区，128～191为第2区，192～255为第3区。这意味着红绿蓝分别有4个区，总共可以构成64种组合（4的3次方）。

任何一种颜色必然属于这64种组合中的一种，这样就可以统计每一种组合包含的像素数量。

上图是某张图片的颜色分布表，将表中最后一栏提取出来，组成一个64维向量(7414, 230, 0, 0, 8, ..., 109, 0, 0, 3415, 53929)。这个向量就是这张图片的特征值或者叫"指纹"。

于是，寻找相似图片就变成了找出与其最相似的向量。这可以用皮尔逊相关系数或者余弦相似度算出。

#2，c++代码实现

  1 #include<math.h>  2 #include<bitset>  3 #include<iostream>  4 #include<vector>  5 #include<string>  6 #include<fstream>  7 #include <time.h>  8 #include<opencv2/core/core.hpp>  9 #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> 10  11 using namespace std; 12 using namespace cv; 13  14 void getRGB(Mat &pic, vector<int > &PixVec); 15 int bit2int(bitset<2>& bbit, bitset<2>& gbit, bitset<2>& rbit); 16 bitset<2> classify(int val); 17 double correlation(vector<int> &Pix1, vector<int> &Pix2); 18 void getNameFromTxt(vector<string> &OrigNamePic, string FileName, string OrigFileName); 19  20 int main(){ 21 　　double beginTime = clock(); 22  23 　　string FileName="rawdata"; 24 　　string oeder1 = "DIR .\\" + FileName + "\\*.jpg / B >FileNameList.TXT "; 25 　　system(oeder1.c_str()); 26  27 　　vector<string> PicName; 28 　　getNameFromTxt(PicName, FileName, "FileNameList.TXT"); 29  30 　　int Piclen = PicName.size(); 31 　　for (int m = 0; m < Piclen; m++){ 32 　　　　cout << "Compare the " << m << "-th picture with the others!" << endl; 33 　　　　for (int n = m+1; n < Piclen; n++){ 34 　　　　　　Mat pic1 = imread(PicName[m], 1); 35 　　　　　　Mat pic2 = imread(PicName[n], 1); 36  37 　　　　　　//PixVec 38 　　　　　　vector<int> Pix1Vec(64, 0); 39 　　　　　　getRGB(pic1, Pix1Vec); 40 　　　　　　vector<int> Pix2Vec(64, 0); 41 　　　　　　getRGB(pic2, Pix2Vec); 42  43 　　　　　　double correlVal = correlation(Pix1Vec, Pix2Vec); 44 　　　　　　//cout << "The value of correlation coefficient is: " << correlVal << endl; 45 　　　　　　if (correlVal > 0.999999){ 46 　　　　　　　　string movePic = "move .\\" + PicName[m]+" DeletePic >nul"; 47 　　　　　　　　system(movePic.c_str()); 48 　　　　　　　　break; 49 　　　　　　} 50 　　　　}     51 　　} 52  53 　　double endTime = clock(); 54 　　cout << "beginTime:" << beginTime << endl 55 　　　　<< "endTime:" << endTime << endl 56 　　　　<< "endTime-beginTime:" << endTime - beginTime << "ms" << endl; 57  58 　　system("Pause"); 59 　　return 0; 60 } 61  62 void getNameFromTxt(vector<string> &OrigNamePic, string fileName, string OrigFileName){ 63 　　ifstream OrigNameIn(OrigFileName); 64 　　while (!OrigNameIn.eof()){ 65 　　　　string cacheNameO; 66 　　　　getline(OrigNameIn, cacheNameO); 67 　　　　int len = cacheNameO.size(); 68 　　　　if (len>0){ 69 　　　　　　string realName = fileName + "\\" + cacheNameO; 70 　　　　　　OrigNamePic.push_back(realName); 71 　　　　} 72 　　} 73  74 　　OrigNameIn.close(); 75 　　string order = "del " + OrigFileName; 76 　　system(order.c_str()); 77 } 78  79 void getRGB(Mat &pic, vector<int > &PixVec){ 80 　　int rowNum=pic.rows; 81 　　int colNum=pic.cols; 82 　　int pixNum=colNum*pic.channels(); 83  84 　　if(pic.channels()!=3) 85 　　　　cout<<"The channel of the picture is not 3!"<<endl; 86  87 　　Mat_<Vec3b>::iterator it=pic.begin<Vec3b>(); 88 　　Mat_<Vec3b>::iterator itend=pic.end<Vec3b>(); 89  90 　　for(;it!=itend;++it){ 91 　　　　bitset<2> bpix,gpix,rpix; 92 　　　　bpix=classify((*it)[0]); 93 　　　　gpix=classify((*it)[1]); 94 　　　　rpix=classify((*it)[2]); 95  96 　　　　int clasVal=bit2int(bpix, gpix, rpix); 97 　　　　PixVec[clasVal]++; 98 　　} 99 100 }101 102 int bit2int(bitset<2>& bbit,bitset<2>& gbit,bitset<2>& rbit){103 　　bitset<6> bitval;104 　　for(int i=0;i<2;i++){105 　　　　bitval[0*2+i]=rbit[i];106 　　　　bitval[1*2+i]=gbit[i];107 　　　　bitval[2*2+i]=bbit[i];108 　　}109 　　return bitval.to_ulong();110 }111 112 bitset<2> classify(int val){113 　　if (val<64){114 　　　　bitset<2> bitval(0);115 　　　　return bitval;116 　　}117 　　else if (val<128){118 　　　　bitset<2> bitval(1);119 　　　　return bitval;120 　　}121 　　else if (val<192){122 　　　　bitset<2> bitval(2);123 　　　　return bitval;124 　　}125 　　else {//if(val<256)126 　　　　bitset<2> bitval(3);127 　　　　return bitval;128 　　}129 }130 131 double correlation(vector<int> &Pix1, vector<int> &Pix2){132 　　double XYsum=0.0, Xsum=0.0, Ysum=0.0;133 　　double Xmean=0.0, Ymean=0.0;134 135 　　int len=Pix1.size();136 137 　　for(int i=0; i<len; i++){138 　　　　Xmean += Pix1[i];139 　　　　Ymean += Pix2[i];140 　　}141 　　Xmean =(double)Xmean/(double)len;142 　　Ymean =(double)Ymean/(double)len;143 144 　　for(int j=0;j<len;j++){145 　　　　XYsum += ((double)Pix1[j]-Xmean)*((double)Pix2[j]-Ymean);146 　　　　Xsum += ((double)Pix1[j]-Xmean)*((double)Pix1[j]-Xmean);147 　　　　Ysum += ((double)Pix2[j]-Ymean)*((double)Pix2[j]-Ymean);148 　　}149 150 　　double finalVal=(double)XYsum/(double)(sqrt(Xsum)*sqrt(Ysum));151 　　return finalVal;152 }

相似图片搜索实现

#3，程序运行结果

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