히스토그램 비교를 사용한 이미지 일치 C++

Question

기본 이미지와 일치하는 이미지가 14 개인 이미지 (0 ~ 9 및 */- +)와 비교해야하는 기본 이미지 (숫자 또는 연산자)가 있습니다.

기본 이미지의 막대 그래프를 만들고 루프를 사용하여 14 개의 이미지 막대 그래프 모두를 만들고 히스토그램을 정규화했습니다.

루프에서 새로 생성 된 히스토그램 각각에 대해 compareHist() 함수를 사용하여 기본 막대 그래프와 비교했습니다. 그리고 결과 double 값을 출력합니다.

I 값의 특정 집합을 얻고있다 : 상관 관계 또는 카이 제곱 또는 교차로 또는 Bhattacharyya의 방법을 사용하여

. 그리고 다른베이스을 사용할 때, 나는 여전히 같은 값들을 얻고 있습니다.

왜 내가이 문제가 발생합니까? 다른베이스에 다른 값을 얻기 위해 normalize 함수를 변경해야합니까?

CODE :

void matchHistogram(){ 

Mat src_base, hsv_base; 
Mat src_test1, hsv_test1; 

/// Histograms 
MatND hist_base; 
MatND hist_test1; 

/// Using 30 bins for hue and 32 for saturation 
int h_bins = 30; int s_bins = 32; 
int histSize[] = { h_bins, s_bins }; 

// hue varies from 0 to 255, saturation from 0 to 180 
float h_ranges[] = { 0, 255 }; 
float s_ranges[] = { 0, 180 }; 

const float* ranges[] = { h_ranges, s_ranges }; 

// Use the o-th and 1-st channels 
int channels[] = { 0, 1 }; 


for(int i=0;i<noOfcropped;i++){ //get base image //noOfCropped is number of base images i'll compare to 14 images 
    cout<<"  "<<i<<endl; 
    stringstream croppedimage; 
    croppedimage<<"CroppedImages/croppedImage"<<i; 
    croppedimage<<".jpg"; 

    src_base = imread(croppedimage.str(), 1); 
    imshow(croppedimage.str(),src_base); 

    /// Convert to HSV 
    cvtColor(src_base, hsv_base, CV_BGR2HSV); 


    /// Calculate the histogram for the HSV images 
    calcHist(&hsv_base, 1, channels, Mat(), hist_base, 2, histSize, ranges); 
    normalize(hist_base, hist_base, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat()); 


    for(int j=0;j<14;j++){//comparing 1 croppedimage with each different characters 
     cout<<" "<<j<<endl; 
     stringstream test1; 
     test1<<"ImagesToCompare/"<<j; 
     test1<<".jpg"; 

     src_test1 = imread(test1.str(), 1); 

     /// Convert to HSV 
     cvtColor(src_test1, hsv_test1, CV_BGR2HSV); 

     /// Calculate the histogram for the HSV images 
     calcHist(&hsv_test1, 1, channels, Mat(), hist_test1, 2, histSize, ranges); 
     normalize(hist_test1, hist_test1, 0, 1,NORM_MINMAX, -1, Mat()); 

     /// Apply the histogram comparison methods 
     int compare_method = 0; 
     //when 0 or 2, highest comparison values>> best match 
     //when 1 or 3, lowest comparison values>> best match 
     double base_test1 = compareHist(hist_base, hist_test1, compare_method); 


     cout<<base_test1<<endl; 
    } 
} 

}

Answer 1

나는 귀하의 질문에 제대로, 당신은 분리하고 일부 비트 맵 같은 이미지에서 문자를 자르고 당신이 다음이 무엇인지 문자를 식별 할 이해한다면? 자동 문자 인식과 비슷합니까?

아마 히스토그램을 비교하는 대신 가장자리 감지기를 사용할 수 있습니까? 분리,

1. 찾아 문자를 정상화 소정의 수평 및 수직 크기로
2. 스케일을 식별 할 수 자르기 :

   내가 좋아하는 알고리즘 뭔가를 시도 할 것입니다.

3. 가장자리 감지기를 Sobel 가장자리 감지기와 같은 간단한 문자로 스윕합니다.
   • 먼저 수평 에지 검출기를 적용한 다음 에지 맵 을 수평으로 "평평하게"하여 각 픽셀 행의 에지 정보를 나타내는 벡터를 얻습니다. (즉, 각 픽셀 행에 대해 에지 맵에서 1과 0을 카운트)
   • 두 번째는 수직 에지 검출기를 적용하고, 각 픽셀 열에서 에지 정보를 나타내는 또 다른 벡터 인 을주는 에지 맵을 수직으로 평평하게 만듭니다.
   • 그럼 라이브러리에 최종 연결된 벡터를 비교
4. 이들 두 벡터를 연결하여 [수평 에지 정보를 수직 에지 정보 (즉 쌓아 각 화소 열의 에지 카운트 정보)

다소 비슷한 (8,6,9,3) 숫자는 여전히 수평 구성 요소에서 또는 뚜렷한 봉우리와 골짜기가 있어야합니다. 수직 컴퍼넌트