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给定由两个矩阵表示的两个灰度图像,其中每个单元格表示像素值(如图中所示)。如何确定这两幅图像是否相同?在查看灰度值时,可以清楚地看到,第二个图像是第一个图像的旋转版本。但是否有数学证明或方法来证明呢?
My approach:我们可以为这两个图像创建直方图并进行匹配。如果它们不匹配,那么图像就不一样了。但问题是直方图不能显示图像的空间特征。可能有两幅具有相同直方图的图像,但实际上是完全不同的。
我是R的新手,我想知道如何为以下情况生成直方图:
我最初有一个包含两列的常规频率表:A列是类别(或bin),B列是属于该类别的病例数
Col A Col B
1-10 7
11-20 4
21-30 5
根据这个初始频率表,我创建了一个包含3列的表:A列也是类别(或bin),但现在B列是“总案例的分数”,因此对于类别1-10,B列的值为7/(7+4+5) = 7/16。现在还有第三列,C列,它是“分类1-20之间的总案例的分数”,因此对于1-10,C列的值是7/(7+4) = 7/11。完整的表格如下所示:
Col A Col B Col C
我想比较两个图像直方图。它们如下:
h1 ->双值1维向量.4096的长度.
h2 ->双值1维向量.4096的长度.
我在这里使用这个matlab函数:
其内容如下:
% s = compareHists(h1,h2)
% returns a histogram similarity in the range 0..1
%
% Compares 2 normalised histograms using the Bhattacharyya coefficient.
% Assumes that sum(h1) == sum(h2) == 1
%
function s
让我们考虑下面的代码:-which读取图像,应用直方图均衡化程序,并同时显示结果:
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('original.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
assert img is not None, "file could not be read, check with os.path.exists()"
equ = cv2.equalizeHist(img)
res = np.hstack((img,equ)) #stacking images side-by