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下面包含的代码计算 hsv 颜色空间中两个图像之间的欧几里德距离，如果结果低于阈值（此处设置为 0.5），则两个图像相似，它将把它们分组到一个集群中。

这将针对一组图像（实际上是视频帧）完成。

它在一组样本图像上运行良好，但是当我更改样本时，它开始变得奇怪，例如，两个不同图像的结果低，两个相似图像的结果高（如 1.2）。

例如，这两张非常相似的图像的结果相对较高： 第一张图片和第二张图片实际上应该低于 0.5。

怎么了？

在下面的代码中，f除以100允许与附近的值进行比较0.5。

Im1 = imread('1.jpeg');
Im2 = imread('2.jpeg');
hsv = rgb2hsv(Im1);
hn1 = hsv(:,:,1);
hn1=hist(hn1,16);
hn1=norm(hn1);
hsv = rgb2hsv(Im2);
hn2 = hsv(:,:,1);
hn2=hist(hn2,16);
hn2=norm(hn2);
f = norm(hn1-hn2,1)
f=f/100
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1 回答 1

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这两行：

hn1=hist(hn1,16);
hn1=norm(hn1);

将您的 2D 图像转换为标量。我怀疑这不是你有兴趣做的......

编辑：

可能更好的方法是：

hn1 = hist(hn1(:),16) / numel(hn1(:));

但是，你并没有真正给我们太多的数学知识，所以这只是一个猜测。

于 2013-08-13T15:23:42.990 回答