直播app源码，matlab 色彩布局描述符

%color layout descriptor (CLD)
%im = imread('cs.jpg');
function result = CLD(im)% 1.图像分割 代表色彩选择
n = 8;  %8 * 8 = 64块
[height,width,channal] = size(im);
block_h = fix(height/n); %块高度
block_w = fix(width/n);  %块宽度
im_n = zeros(n,n,channal);  %存放8x8的微小图像
for i = 1:nfor j = 1:nfor k = 1:channal% 确定块 a = block_h * (i-1)+1;  b = block_h * i; %高 a-bc = block_w * (j-1)+1;  d = block_w * j; %宽 c-d% 边界情况（右下块）if(i == n)   b = height;  endif(j == n)d = width;   end% 块代表色选择 这里选择平均值pix = mean(mean(im(a:b,c:d,k))); %计算块中像素平均值im_n(i,j,k) =  pix;              %赋值endend
end
%disp(im_n);% 2.转换为YCbCr色彩空间 取值范围
im_YCbCr = rgb2ycbcr(im_n);
%disp(im_YCbCr);% 3.DCT变换
A = dctmtx(8);
im_DCT = zeros(n,n,channal); %存放结果
im_DCT(:,:,1) = A * im_YCbCr(:,:,1) * A'; %DCT_Y
im_DCT(:,:,2) = A * im_YCbCr(:,:,2) * A'; %DCT_Cb
im_DCT(:,:,3) = A * im_YCbCr(:,:,3) * A'; %DCT_Cr
%disp(im_DCT);% 4.使用q(量化矩阵)进行量化 典型的量化矩阵(质量为原始JPEG标准中规定的50%)
q = [16  11  10  16   24   40   51   6112  12  14  19   26   58   60   5514  13  16  24   40   57   69   5614  17  22  29   51   87   80   6218  22  37  56   68  109  103   7724  35  55  64   81  104  113   9249  64  78  87  103  121  120  10172  92  95  98  112  100  103   99];
im_DCT(:,:,1) = im_DCT(:,:,1)./q;
im_DCT(:,:,2) = im_DCT(:,:,2)./q;
im_DCT(:,:,3) = im_DCT(:,:,3)./q;% 5.按照zig扫描im_DCT 存储到descript中
zig = [1     2     6     7    15    16    28    293     5     8    14    17    27    30    434     9    13    18    26    31    42    4410    12    19    25    32    41    45    5411    20    24    33    40    46    53    5521    23    34    39    47    52    56    6122    35    38    48    51    57    60    6236    37    49    50    58    59    63    64 ];
descript = zeros(n^2,channal);
for i = 1:nfor j = 1:ndescript(zig(i,j),:) = im_DCT(i,j,:);end
end
%disp(descript);
%result(:,1) = DY  result(:,2) = DCb  result(:,3) = DCr % 6.结果赋值
result = descript;%{参考：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/85299446                          详解离散余弦变换（DCT）
https://blog.csdn.net/dugudaibo/article/details/78410570       离散余弦变换（DCT）的来龙去脉
https://www.cnblogs.com/dujuan/archive/2012/02/02/2335237.html 颜色布局描述符（CLD）在Matlab中的实现
http://en.wikipedia.org/wiki/Color_layout_descriptor           Color layout descriptor
*https://en.wikipedia.org/wiki/Jpeg#Discrete_cosine_transform  JPEG-包含一个更容易理解的DCT转换示例
%}

% 图像匹配
% D_CLD为两个描述符之间的距离 2幅图像在距离接近0的情况下是相似的function D_CLD = D(im1,im2)
CLD_im1 = CLD(im1);
CLD_im2 = CLD(im2);% 计算距离
D_2  = (CLD_im1 - CLD_im2).^2;
D_DY  = sum(D_2(:,1));
D_DCb = sum(D_2(:,2));
D_DCr = sum(D_2(:,3));
D_CLD = sqrt(D_DY) + sqrt(D_DCb) + sqrt(D_DCr);%disp(D_CLD);

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