Image 在OpenCV中为新数据合并2个直方图数据
我想比较两张图片，如果它们相似，我会保留这两张图片。我计算每个图像的HSV直方图，并比较直方图之间的距离 现在，当获得第三张图像时，我必须将其与图像1和图像2（已存储为一张类似类型的图像）进行比较 类似上面比较的问题是，图像的增加也会增加计算成本 所以我想做的是，如果两个图像相似，那么我想将这些特征作为一个进行聚类，因此，将来相似图像的特征将与聚类特征进行比较 选项1 如果我合并2个柱状图，它会是正确的吗？我不这么认为，但我不确定 选项2Image 在OpenCV中为新数据合并2个直方图数据,image,matlab,opencv,image-processing,probability,Image,Matlab,Opencv,Image Processing,Probability,我想比较两张图片，如果它们相似，我会保留这两张图片。我计算每个图像的HSV直方图，并比较直方图之间的距离 现在，当获得第三张图像时，我必须将其与图像1和图像2（已存储为一张类似类型的图像）进行比较 类似上面比较的问题是，图像的增加也会增加计算成本 所以我想做的是，如果两个图像相似，那么我想将这些特征作为一个进行聚类，因此，将来相似图像的特征将与聚类特征进行比较 选项1 如果我合并2个柱状图，它会是正确的吗？我不这么认为，但我不确定 选项2 使用2个图像特征分布，我从2个直方图计算出一个新的分布，
使用2个图像特征分布，我从2个直方图计算出一个新的分布，作为两个图像的组合分布？这听起来对吗 让我一步一步来： 任务：比较两张图片。如果两者相似，则保留两者，否则以某种方式合并。特征空间：HSV直方图 选项1合并直方图是否正确 是的，因为你使用的是直方图而不是签名，所以你可以将两个直方图的箱子除以二 偏移：如果你想合并其他图像，你必须跟踪已经合并的图像的数量，这样你就知道如何加权
Example: histogram with one bin, three pictures
with p1=2, p2=6, p3=10
merge p1,p2 to m_12: (2+6)/2 = 4
merge m_12 and p3:
((weight * value m_12) + (weigth * value p3)) / 2
= ( (2/3 * 4) + (1/3 * 10) ) / 2
= 6 [equal to (p1+p2+p3) / 3]