OpenCV(3):用Vs+Qt制作一个查看图片相似度的窗口程序

OpenCV（2）：用Vs+Qt制作一个显示两张图片的窗口程序

在制作了窗口程序后，在网上找了比较两张图片差异度的算法。

哈希值方法：https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/42153261

（不过我觉得他在转化为64级灰度时多除了4）

基于此算法做了修改，形成一个以两个Mat为参数，返回值为整形的函数。

proces.h

#pragma once
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include<QGraphicsScene>
#include<QGraphicsView>                   //graphicsview类
#include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
#include <opencv2\core\core.hpp>
#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include <string>
using namespace cv;class progress
{
private:int iDiffNum;public:int chuli(Mat matSrc1, Mat matStrc2);};

process.cpp

#include "progress.h"
using namespace cv;
using namespace std;int progress::chuli(Mat matSrc1,Mat matSrc2)
{Mat matDst1, matDst2;// 缩小尺寸：将图像缩小到8*8的尺寸，总共64个像素。这一步的作用是去除图像的细节，只保留结构/明暗等基本信息，摒弃不同尺寸/比例带来的图像差异；resize(matSrc1, matDst1, Size(8, 8));resize(matSrc2, matDst2, Size(8, 8));//灰度化cvtColor(matDst1, matDst1, CV_BGR2GRAY);cvtColor(matDst2, matDst2, CV_BGR2GRAY);int iAvg1 = 0, iAvg2 = 0;int arr1[64], arr2[64];for (int i = 0; i < 8; i++) {//位置是第i行的头指针uchar* data1 = matDst1.ptr<uchar>(i);uchar* data2 = matDst2.ptr<uchar>(i);int tmp = i * 8;for (int j = 0; j < 8; j++) {int tmp1 = tmp + j;arr1[tmp1] = data1[j] / 4 ;arr2[tmp1] = data2[j] / 4 ;iAvg1 += arr1[tmp1];iAvg2 += arr2[tmp1];}}iAvg1 /= 64;iAvg2 /= 64;for (int i = 0; i < 64; i++) {arr1[i] = (arr1[i] >= iAvg1) ? 1 : 0;arr2[i] = (arr2[i] >= iAvg2) ? 1 : 0;}int iDiffNum = 0;for (int i = 0; i < 64; i++)if (arr1[i] != arr2[i])++iDiffNum;return iDiffNum;
}

在相应的cpp下添加函数（我使用了槽函数）

void QtGuiApplication::on_Similar_button_clicked()
{progress *pro;QString panduan;int den=((pro->chuli(image_1, image_2)));if (den <= 5){panduan = "They are too similar!";}else if (den > 10){panduan = "They are two different pictures!";}else{panduan = "They are a litter similar.";}den = 100 - den;QString str = QString::number(den);QString buf = "相似度为： " + str +"%  我的判断为： " + panduan;ui.Similar_text->setText(buf);
}

效果如图：

总结：

1.因为算法比较简单加之专门用于比较两张图的相似性，所以不能很好的识别图中的内容（如具体的物体），所以我决定将它作为软件中的一个功能，而不是当做软件本体。

2.目前还停留在算法表面，关于具体核心算法需要进一步学习。

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