比较OpenCV中的直方图并将相似性指数标准化

我正在使用最新版本的OpenCV框架（

2.4.6.0

）进行图像处理。 当

0

是最小相似性值，而

1

是最大相似性值时，我必须比较两个直方图以获得集合

[0；1]

中的

浮点值

我的代码如下：

CvHistogram* create_histogram( IplImage** image, IplImage* mask )
{
    int num_bins = 8;
    float xranges[] = { 0, 255 };
    float* ranges[] = { xranges, xranges, xranges };
    int hist_size[] = { num_bins, num_bins, num_bins };
    CvHistogram* hist = cvCreateHist(3, hist_size, CV_HIST_ARRAY, ranges, 1);
    cvCalcHist(image, hist, 0, mask);
    cvNormalizeHist(hist, 1);
    return hist;
}

void set_histogram( T_FRAME &frame, T_FRAME &mask, T_APPEARANCE &appearance, const T_RECT rect )
{
    cvSetImageROI(frame, rect);
    cvSetImageROI(mask, rect);
    IplImage* b = cvCreateImage(cvGetSize(frame), frame->depth, 1);
    IplImage* g = cvCreateImage(cvGetSize(frame), frame->depth, 1);
    IplImage* r = cvCreateImage(cvGetSize(frame), frame->depth, 1);
    cvSplit(frame, b, g, r, NULL);
    IplImage* bgr_plane[]   = { b, g, r };
    CvHistogram* histogram  = create_histogram(bgr_plane, mask);
    appearance.hist = histogram;
    cvReleaseImage(&b);
    cvReleaseImage(&g);
    cvReleaseImage(&r);
    cvResetImageROI(frame);
    cvResetImageROI(mask);
}

注：
typedef IplImage*T_框架

因此，我创建了两个外观模型并比较了它们的直方图：

void create_appearence( T_FRAME &frame, T_FRAME &mask, T_APPEARANCE &appearance, const T_RECT rect )
{
    set_histogram(frame, mask, appearance, rect);
}

float get_similarity( T_APPEARANCE &appearance_A, T_APPEARANCE &appearance_B )
{
    return cvCompareHist(appearance_A.hist, appearance_B.hist, CV_COMP_CHISQR);
}

作为输出，根据（我假设）直方图之间距离的定义，程序不会返回
[0；1]
中的值（例如：
-41
，
14
，等等）（请参阅）

是否有一种方法来规范这些指数

您好，Vi.
您可以使用类似sigmoid的函数。它们可以将任何值的间隔压缩到[0；1]
 为了解决这个问题，我使用了Bhattacharyya距离（
CV_COMP_Bhattacharyya
）而不是卡方

float get_similarity( T_APPEARANCE &appearance_A, T_APPEARANCE &appearance_B )
{
    return cvCompareHist(appearance_A.hist, appearance_B.hist, CV_COMP_BHATTACHARYYA);
}

因此，
cvCompareHist
根据需要在
[0；1]
中返回一个值

请注意，方法
CV_COMP_BHATTACHARYYA
仅适用于标准化直方图