Python Opencv直方图比较

样本1

分数：-0.017456121638809906，不同：真

---

样本2

分数：0.36976129336917335，差异：真

我正在比较两个样本集

第一个样本集确定它是不同的，这是正确的

第二个样本集确定它是不同的，这是错误的。我不明白的是，两幅图像几乎都是黑色的，但它返回的是0.369，低于我的阈值0.5

我如何改进结果？下面是我用来生成结果的代码

def compare_hist_correl(img1, img2):
    
    img1_gray = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
    img2_gray = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
    
    hist1 = cv2.calcHist([img1_gray], [0], None, [256], [0.0,255.0])
    hist2 = cv2.calcHist([img2_gray], [0], None, [256], [0.0,255.0])

    compare_dist_score = cv2.compareHist(hist1, hist2, cv2.HISTCMP_CORREL)
    
    if compare_dist_score < 0.5:
        return compare_dist_score, True
    else:
        return compare_dist_score, False

if __name__ == '__main__':
    image1 = cv2.imread("sample1-1.png")
    image2 = cv2.imread("sample1-2.png")
    score, result = compare_hist_correl(image1, image2)
    print("Score: {}, Different: {}".format(score, result))
    
    image1 = cv2.imread("sample2-1.png")
    image2 = cv2.imread("sample2-2.png")
    score, result = compare_hist_correl(image1, image2)
    print("Score: {}, Different: {}".format(score, result))```

def比较历史记录（img1、img2）：
img1_gray=cv2.CVT颜色（img1，cv2.COLOR_RGB2GRAY）
img2_gray=cv2.CVT颜色（img2，cv2.COLOR_RGB2GRAY）
hist1=cv2.calcHist（[img1_gray]，[0]，无[256]，[0.0255.0]）
hist2=cv2.calcHist（[img2_gray]，[0]，无[256]，[0.0255.0]）
compare\u dist\u score=cv2.compareHist（hist1、hist2、cv2.HISTCMP\u CORREL）
如果比较区得分<0.5：
返回比较区分数，为真
其他：
返回比较区分数，False
如果uuuu name uuuuuu='\uuuuuuu main\uuuuuuu'：
image1=cv2.imread（“sample1-1.png”）
image2=cv2.imread（“sample1-2.png”）
分数，结果=比较历史记录（图1，图2）
打印（“分数：{}，不同：{}”。格式（分数，结果））
image1=cv2.imread（“sample2-1.png”）
image2=cv2.imread（“sample2-2.png”）
分数，结果=比较历史记录（图1，图2）
打印（“分数：{}，不同：{}”。格式（分数，结果））```

它匹配，因为黑色匹配，而您的黑色太多。在匹配之前，请尝试通过将其计数设置为零来删除直方图中的黑色。我希望示例2为“False”，或者换句话说，我期望的值应大于0.5。好的，让我去掉黑色，看看结果