在F盘生成了一个文件名称为“文件夹”的文本文件。

第一步：批处理提取图像的一维颜色直方图，并保存到.xml中的featureHists

第一个參数：图像的路径

第二个參数：保存的.xml

#include<iostream>
#include<fstream>
#include<string>
using namespace std;#include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
#include<opencv2\core\core.hpp>
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
using namespace cv;//计算一维直方图特征
Mat hist1d(const Mat& src);int main(int argc,char* argv[])
{if(argc !=3){cerr << "Wrong Argument !" <<endl;return -1;}//定义文件流，仅仅能读取ifstream inPutFile(argv[1],ios::in);if(! inPutFile){cerr << "File Open Erro !" <<endl;return -1;}//读取文件流中的每一行，并赋值给fileName。读取每一幅图像并显示string fileName ;Mat image;Mat featureHist;Mat featureHists;while (getline(inPutFile,fileName)){image = imread(fileName,1);//计算一维直方图特征featureHist = hist1d(image);//按行存储每一幅图像的一维直方图特征featureHists.push_back(featureHist);}//注意一定要记得关闭文件流inPutFile.close();/*第五步。把图像特征保存到.xml文件里*/FileStorage fs(argv[2],FileStorage::WRITE);fs<<"featureHists"<<featureHists;fs.release();return 0;
}Mat hist1d(const Mat& src)
{Mat hsv;//颜色空间的转换 BGR2HSVcvtColor(src,hsv,CV_BGR2HSV);//把H通道分为60个binint hbins = 60;int histSize[] = { hbins };//H的取值范围 0-179float hranges[]= {0,180};const float* ranges [] ={hranges};Mat hist1D,histRow,histRowDst;//我们依据图像的第一通道。计算一维直方图，并且输出的hist1D为32Fint channels [] ={0};calcHist(&hsv,1,channels,Mat(),hist1D,1,histSize,ranges,true,false);//把直方图特征按一行来存储histRow=hist1D.reshape(1,1);//把直方图归一化normalize(histRow,histRowDst,1,0,NORM_L1);return histRowDst;
}

编译完毕后，进入命令行

然后，在F盘出现了一个features的.xml文件。里边存储了上述图像一维直方图特征。

—————————————————————————————————————————————————————————————————————————————
第二步：提取色卡的一维颜色直方图

#include<iostream>
#include<string>
using namespace std;#include<opencv2\core\core.hpp>
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
using namespace cv;int main(int argc,char* argv[])
{Mat src = imread(argv[1],1);if(! src.data){cout <<"No Image" << endl;return -1;}Mat hsv;//颜色空间的转换BGR2HSVcvtColor(src,hsv,CV_BGR2HSV);//把H通道分为60个binint hbins = 60;int histSize[] = { hbins };//H的取值范围 0-179float hranges[]= {0,180};const float* ranges [] ={hranges};Mat hist1D,histRow,histRowDst;//我们依据图像的第一通道，计算一维直方图，并且输出的hist1D为32Fint channels [] ={0};calcHist(&hsv,1,channels,Mat(),hist1D,1,histSize,ranges,true,false);//把直方图特征按一行来存储histRow=hist1D.reshape(1,1);//把直方图归一化normalize(histRow,histRowDst,1,0,NORM_L1);FileStorage fs(argv[2],FileStorage::WRITE);//把histRowDst保存到.xml文件里fs << argv[3] << histRowDst;fs.release();return 0;
}

分别各自提取他们的一维颜色直方图

然后，在F盘出现了四个.xml文件，分别存放了他们的颜色直方图信息

____________________________________________________________________________________________________________________________________

第三步：利用颜色卡的颜色直方图检索图像的颜色直方图