根据图像直方图来比较两幅图像的相似性。 比如有图像A和图像B，分别计算两幅图像的直方图，HistA，HistB，然后计算两个直方图的归一化相关系数（巴氏距离，直方图相交距离）等等。

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基于opencv的sift和颜色直方图特征匹配

matlab曲线的颜色代码杂质查找器 用两种不同的方法（颜色直方图+ SVM或XGBoost）检测烟酒中杂质的软件实现。 作者：朱邦华， 陈丽人 宋金慧 介绍 ImpurityFinder是一种基于图像处理算法的解决方案，用于检测烟草中的杂质。 这是清华大学“统计信号处理”课程的项目之一。 请注意，为了运行我们的算法，您只需要下载测试文件夹。 火车文件夹可能由于图像分割而变大。 轻松入门： 安装所有依赖项后，可以直接进入测试文件夹并运行process_svm.sh或process_xgboost.sh。 管道和详细信息 在这里，我们提供了两个ImpurityFinder软件包。 在training文件夹中，我们提供了用于培训的所有源代码。 在测试文件夹中，提供了我们训练有素的分类器，以将烟草图像作为输入，并提供经过处理的图像作为输出。 依存关系 MATLAB R2015b（也可以在其他版本上运行，但仅对MATLAB R2015b进行了测试。） Python 2.7 适用于Python的OpenCV库（主页：安装指南：） 以下python包是必需的： 麻木 科学的 斯克莱恩 skimag

利用matlab完成图像检索，利用图像的颜色直方图特征，同时包含特征mat文件的制作

openCV直方图匹配程序，HSV直方图分别采用四种匹配算法

在Matlab中使用RGB功能的视频关键帧提取器 在此脚本中，我使用了一个名为planes.mp4的示例视频，该视频具有4个场景更改。 如果您观看视频，则可以看到场景大约发生了变化： 1）00：03：xx 2）00：06：xx 3）00：10：xx 4）00：14：xx -它采用第i和第i + 1帧的RGB特征，并计算这些特征的组构差异。 在图中，图形的最大点是从帧中提取的RGB特征的最大变化。 -如图所示，您可以将图形的最大点作为关键帧。 在此示例中，它成功找到了所有4个关键帧。 -x轴表示视频的持续时间，通过获取最大点的持续时间，您可以在该持续时间提取该帧作为关键帧。 -自动将矩阵矩阵另存为planes.mat在当前文件夹中，以备后用。

图像矩阵matlab代码弓检索 基于颜色直方图的BOW算法。 中文教程： 个人网站： 介绍 一种基于词袋模型的颜色直方图图像检索方法。 如何使用 只需将存储库克隆到您自己的计算机上，然后在Matlab中运行它即可。 按照顺序运行.m程序。 方法 步骤1。 提取功能 将RGB分量转换为YUV分量 为所有图像保存1536 * 64矩阵 第2步。 选择功能 将图片分成几个8 * 8的块，并将每个8 * 8的块平铺为1 * 64的向量 选择一个比率，然后选择一些1 * 64向量进行聚类。 第三步。 簇 使用Kmeans对要素进行聚类。 第四步。 分类 将原始功能划分为特定的类。 生成每个图像的频率直方图。 第五步。 计算距离 计算每两个图像之间的距离。 对距离矩阵进行排序。 步骤6。 取回 使用图像进行测试。 计算Presicion-Recall值。 如何贡献 分叉存储库 创建分支 提交您的代码 创建请求请求

将图像转换到HSV空间，并对其进行量化降维后，计算其颜色直方图

HSV颜色直方图提取