python compare函数_Python Opencv中用compareHist函数进行直方图比较对比图片

图像直方图

图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表，其实横坐标代表了图像像素的种类，可以是灰度的，也可以是彩色的。纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的像素总数或者占所有像素个数的百分比。

图像是由像素构成，因为反映像素分布的直方图往往可以作为图像一个很重要的特征。在实际工程中，图像直方图在特征提取、图像匹配等方面都有很好的应用。

直方图比较

1. 图像相似度比较

如果我们有两张图像，并且这两张图像的直方图一样，或者有极高的相似度，那么在一定程度上，我们可以认为这两幅图是一样的，这就是直方图比较的应用之一。

2. 分析图像之间关系

两张图像的直方图反映了该图像像素的分布情况，可以利用图像的直方图，来分析两张图像的关系。

直方图比较函数

cv2.compareHist(H1, H2, method)

其中：

H1，H2 分别为要比较图像的直方图

method - 比较方式

比较方式（method）

相关性比较 (method=cv.HISTCMP_CORREL) 值越大，相关度越高，最大值为1，最小值为0

卡方比较(method=cv.HISTCMP_CHISQR 值越小，相关度越高，最大值无上界，最小值0

巴氏距离比较(method=cv.HISTCMP_BHATTACHARYYA) 值越小，相关度越高，最大值为1，最小值为0

代码实现

import cv2 as cv

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt<

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