如何优化OpenCV直方图比较以获得图像相似性？

我用EMD比较HSV直方图

我想在人民（移动）图片库中找到类似的图片。很常见的情况是，人们拍摄同一对象的几张照片（一排），只是有一些细微的变化：放大/缩小一点，不同的角度，由于位置、其他姿势的变化而产生的不同曝光

我选择了4组4幅相似的图像来测试这个算法。当比较集合内的图像时，我得到22个EMD-L1值，大约在0.25和2.25之间（平均值为1.47），2个7.2左右的异常值

当我在集合之间交叉比较时，我得到的值在2到15之间，平均值在8左右

是的，两个结果集之间存在显著的范围差异。但我感到失望的是，这些范围之间没有（差距），而是有一个小重叠[2.0,2.25]。我希望改进算法

如何针对特定用例优化比较？有各种直方图形式，各种直方图比较算法，然后每个都有各种参数

OpenCV是否实现了已知最快的EMD算法？我感到惊讶的是，一些直方图的比较耗时长达一秒钟；尤其是相对较小的垃圾箱数量

然后，一些交叉比较给出了良好的EMD结果，但RGB直方图完全不同。以下是两张图片：

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我目前的EMD-L1显示为1.95，但RGB直方图完全不同。

可能您已经改进了比较方法。但这可能并不明显，您可以将图像划分为重叠的子区域，然后计算所有4个部分的EMD