Pythonで類似度検出② ヒストグラム比較

はじめに

類似度検出の第一歩としてヒストグラム検出から見ていきたいと思います。
いずれはディープラーニングなんかも駆使して認識とか類似度検出ができるといいのですが。

今回、基礎に使う画像はこちら。適当に選んだ東京の夜景です。
f:id:sh0122:20171210170947j:plain

こちらと似た画像をヒストグラム比較で比べてみたいと思います。

ヒストグラム比較

まず、こちらの画像から比較してみます。
アメリカのサンフランシスコです。
f:id:sh0122:20171210171550j:plain

まずは、わかりやすいようにヒストグラムを見比べてみます。
ソースは以下の通り。

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

target_img_path = 'ファイルのパス'
img = cv2.imread(target_img_path)
plt.hist(img.ravel(),256,[0,256])
plt.show()

こちらが東京の夜景のヒストグラム
f:id:sh0122:20171210172706p:plain

こちらがサンフランシスコの夜景のヒストグラム
f:id:sh0122:20171210172911p:plain

いずれも左側が突き出た形になっているのがわかります。
こちらを比較してみます。

ソース

ヒストグラムを比較するだけなのでプログラムは大分雑です。

# -*- coding: UTF-8 -*-

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

def compare_by_hist():
	TARGET_FILE = 'tokyo.jpg'
	COMPARING_FILE = 'san-francisco.jpg'
	IMG_DIR = '../images/'
	IMG_SIZE = (200, 200)

	#比較するイメージファイルを読み込み、ヒストグラムを計算
	target_img_path = IMG_DIR + TARGET_FILE
	target_img = cv2.imread(target_img_path)
	target_img = cv2.resize(target_img, IMG_SIZE)
	target_hist = cv2.calcHist([target_img], [0], None, [256], [0, 256])

	#比較されるイメージファイルを読み込み、ヒストグラムを計算
	comparing_img_path = IMG_DIR + COMPARING_FILE
	comparing_img = cv2.imread(comparing_img_path)
	comparing_img = cv2.resize(comparing_img, IMG_SIZE)
	comparing_hist = cv2.calcHist([comparing_img], [0], None, [256], [0, 256])

	#ヒストグラムを比較する
	result = cv2.compareHist(target_hist, comparing_hist, 0)
	print(result)

if __name__ == '__main__':
	compare_by_hist()