MATLAB 颜色分布法图片搜索

最新推荐文章于 2024-06-14 10:33:59 发布

qq_25005311

最新推荐文章于 2024-06-14 10:33:59 发布

阅读量422

点赞数 1

分类专栏：图像识别文章标签： MATLAB 颜色分布法

本文链接：https://blog.csdn.net/qq_25005311/article/details/100060978

版权

图像识别专栏收录该内容

12 篇文章

订阅专栏

本文介绍了一种基于颜色分布的图像搜索方法，通过将图像的RGB颜色调整为4个灰度级，生成颜色指纹，进而计算64种颜色的像素点数目，实现图像相似度的快速判断。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

生成图像颜色指纹的代码：

%% 颜色分布法进行图像搜索
% 每张图片都可以生成颜色分布的直方图，如果两张图片的直方图很接近，就可以认为它们很相似。
% 生成颜色指纹，进行搜索判断。
clc;
clear all;
% 第一，将图像RGB颜色分别调整到4个灰度级
I=imread('MN.jpg');
figure,imshow(I),title('原始图像');
R = double(I(:,:,1));
figure,imshow(I(:,:,1)),title('R图像');
G = double(I(:,:,2));
figure,imshow(I(:,:,2)),title('G图像');
B = double(I(:,:,3));
figure,imshow(I(:,:,3)),title('B图像');

img_64_R = floor(R/255*64);
img_64_G = floor(G/255*64);
img_64_B = floor(B/255*64);
RGB1 = label2rgb(img_64_R);
RGB2 = label2rgb(img_64_G);
RGB3 = label2rgb(img_64_B);
figure;imshow(RGB1),title('R四色显示');
figure,imshow(RGB2),title('G四色显示');
figure;imshow(RGB3),title('B四色显示');
temp = 0;

% 第二、计算4^3=64种颜色各自的像素点数目
[M,N] = size(R);
color_hash = [];
for i=1:4
    for j=1:4
        for k = 1:4
            for row = 1:M
                for col = 1:N
                    if (img_64_R(row,col) == i) && (img_64_G(row,col) == j)  && (img_64_B(row,col) == k)
                        temp = temp + 1;
                    end
                end
            end
            color_hash = [color_hash,temp];
            temp = 0;
        end
    end
end

% 这就是我们需要的颜色指纹
color_hash