Я использую пример кода для сравнения гистограмм ВПГ с использованием EMD.
Я хочу найти похожие изображения в (мобильной) библиотеке изображений людей.Довольно часто люди делают несколько снимков одного и того же объекта (в ряд) с небольшими изменениями: немного увеличивают / уменьшают изображение, изменяют угол обзора, изменяют экспозицию в результате изменения положения, другую позу, ...
Я выбрал 4 набора из 4 похожих изображений для проверки этого алгоритма.При сравнении изображений внутри наборов я получаю 22 значения EMD-L1 между примерно 0,25 и 2,25 (в среднем 1,47) и 2 выбросами около 7,2.
Когда я сравниваю наборы, получаю значения от 2 до 15со средним значением около 8.
Да, между двумя наборами результатов существует значительная разница в диапазоне.Но я был разочарован тем, что между этими диапазонами не было (разрыва), а вместо этого было небольшое перекрытие [2.0, 2.25].Я надеюсь улучшить алгоритм.
Как мне оптимизировать сравнение для моего конкретного варианта использования?Существуют различные формы гистограмм, различные алгоритмы сравнения гистограмм, и каждый из них имеет различные параметры.
Реализует ли OpenCV самый быстрый из известных алгоритмов EMD?Я был удивлен, что сравнение некоторых гистограмм заняло до секунды;особенно с относительно небольшими номерами бинов.
Тогда некоторые перекрестные сравнения дают хорошие результаты EMD, но имеют совершенно разные гистограммы RGB.Вот два изображения:
Мой текущий EMD-L1 показывает 1,95, ногистограммы RGB совершенно разные.