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Image 土方机距离RGB颜色

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Image 土方机距离RGB颜色,image,numpy,scipy,distribution,similarity,Image,Numpy,Scipy,Distribution,Similarity,我想有一个度量来匹配两个RGB图像。为了理解scipy的wasserstein距离，我一直在学习一些数学公式。我了解灰度图像的方法如下： 将两个RGB图像转换为灰度 计算直方图np。直方图包含255个箱子，每个灰度值一个 标准化值 计算每个直方图的累积分布（CDF） 计算两个CDF的面积，并计算两者之间的相异度（瓦瑟斯坦距离） 这对我来说很有意义，但是我不明白如何将相同的逻辑应用于RGB图像？我的假设是，我需要计算每个颜色通道（RGB）的直方图，然后计算两幅图像中每个颜色通道之间的瓦瑟斯坦距离

我想有一个度量来匹配两个
RGB
图像。为了理解scipy的wasserstein距离，我一直在学习一些数学公式。我了解灰度图像的方法如下：

  • 将两个RGB图像转换为灰度
  • 计算直方图
    np。直方图
    包含255个箱子，每个灰度值一个
  • 标准化值
  • 计算每个直方图的累积分布（CDF）
  • 计算两个CDF的面积，并计算两者之间的相异度（瓦瑟斯坦距离）
    • 这对我来说很有意义，但是我不明白如何将相同的逻辑应用于RGB图像？我的假设是，我需要计算每个颜色通道（RGB）的直方图，然后计算两幅图像中每个颜色通道之间的瓦瑟斯坦距离
    一旦我有了三个距离，对于每一个距离，我该如何继续？如何组合这些距离？

    为什么不使用类似于
    距离=（wasserstein\u distanceRed+wasserstein\u distanceGreen+wasserstein\u distanceGreen）/3的方法？你也可以使用特征检测（openCV lib做的）来计算图像之间的距离。我考虑过，简单地取三个通道之间的平均值。我认为既然他们的关系是线性的，那就有意义了