图像相似度

闲言碎语
才疏学浅，只把计算图像相似度的一个基本算法的基本实现方式给罗列了出来，以至于在最后自己测评的时候也大发感慨，这个算法有点不靠谱。不管怎么样，这个算法有时候还是有用的，所以还是列出来跟大家伙一起分享分享~~
PS：图像处理这一块博大精深，个人偶尔发现了点东西拿来分享。说的不好的地方，写得太糟的地方，诸位准备扔砖头还望淡定，淡定~~
基本知识介绍
颜色直方图
颜色直方图是在许多图像检索系统中被广泛采用的颜色特征，它所描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例，而并不关心每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的对象或物体。颜色直方图特别适用于描述那些难以进行自动分割的图像。
灰度直方图
灰度直方图是灰度级的函数，它表示图像中具有每种灰度级的像素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。灰度直方图的横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频率，是图像的最基本的统计特征。
本文中即是使用灰度直方图来计算图片相似度，关于算法那一块也不赘言了，毕竟图像学图形学，直方图我是门儿都不懂，我也不准备打肿脸充胖子，只想实现一个最基本的算法，然后从最直观的角度看看这个算法的有效性，仅此而已。

算法实现
诸位看官休怪笔者囫囵吞枣，浅尝辄止的学习态度。额毕竟是因兴趣而来，于此方面并无半点基础（当然，除了知道RGB是啥玩意儿——这还幸亏当年计算机图形学的老师是个Super美女，因此多上了几节课的缘故），更谈不上半点造诣，看官莫怪莫怪，且忍住怒气，是走是留，小生不敢有半点阻拦~~
大致步骤如下：
1， 将图像转换成相同大小，以有利于计算出相像的直方图来
2， 计算转化后的灰度直方图
3， 利用XX公式，得到直方图相似度的定量度量
4， 输出这些不知道有用没用的相似度结果数据
代码实现
步骤1， 将图像转化成相同大小，我们暂且转化成256 X 256吧。

public Bitmap Resize(string imageFile, string newImageFile)
{
img = Image.FromFile(imageFile);
Bitmap imgOutput = new Bitmap(img, 256, 256);
imgOutput.Save(newImageFile, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Jpeg);
imgOutput.Dispose();
return (Bitmap)Image.FromFile(newImageFile);
}

这部分代码很好懂，imageFile为原始图片的完整路径，newImageFile为强转大小后的256 X 256图片的路径，为了“赛”后可以看到我们转化出来的图片长啥样，所以我就把它保存到了本地了，以至于有了上面略显丑陋的代码。
步骤2，计算图像的直方图
public

int[] GetHisogram(Bitmap img)
{
BitmapData data = img.LockBits( new System.Drawing.Rectangle( 0 , 0 , img.Width , img.Height ), ImageLockMode.ReadWrite , PixelFormat.Format24bppRgb );
int[ ] histogram = new int[ 256 ];
unsafe
{
byte* ptr = ( byte* )data.Scan0;
int remain = data.Stride - data.Width * 3;
for( int i = 0 ; i < histogram.Length ; i ++ )
histogram[ i ] = 0;
for( int i = 0 ; i < data.Height ; i ++ )
{
for( int j = 0 ; j < data.Width ; j ++ )
{
int mean = ptr[ 0 ] + ptr[ 1 ] + ptr[ 2 ];
mean /= 3;
histogram[ mean ] ++;
ptr += 3;
}
ptr += remain;
}
}
img.UnlockBits( data );
return histogram;
}
这段就是惊天地泣鬼神的灰度直方图计算方法，里面的弯弯绕还是留给诸位自己去掺和。
步骤3，计算直方图相似度度量
这一步骤的法宝在于这个：
Sim(G,S)= 其中G,S为直方图，N 为颜色空间样点数
为了大家少敲两行字儿，也给出一堆乱七八糟的代码：

//计算相减后的绝对值
private float GetAbs(int firstNum, int secondNum)
{
float abs = Math.Abs((float)firstNum - (float)secondNum);
float result = Math.Max(firstNum, secondNum);
if (result == 0)
result = 1;
return abs / result;
}

//最终计算结果
public float GetResult(int[] firstNum, int[] scondNum)
{
if (firstNum.Length != scondNum.Length)
{
return 0;
}
else
{
float result = 0;
int j = firstNum.Length;
for (int i = 0; i < j; i++)
{
result += 1 - GetAbs(firstNum[i], scondNum[i]);
Console.WriteLine(i + "----" + result);
}
return result/j;
}
}

步骤4，输出
这个……诸位爱怎么输出就怎么输出吧。直接Console也好，七彩命令行输出也罢，亦或者保存到文本文件中留作纪念啦啦，诸位“好自为之”~~
算法测评
真对不住大家，忘了跟大家说，我也不是一个专业的算法测评人员，但是作为一个半拉子测试人员免不了手痒痒想要看看这个

算法到底有多大能耐，就拿出几张图片出来验验货吧。
以下是算法测评结果。以下部分内容话带调侃，绝无恶意，开开玩笑，娱乐大众~~

路人甲
路人乙
图像相似度
恶搞点评


100%
里面什么都没有！？
恭喜你，如果你看不出来这是两张白底图片，那么你还真是小白，因为你连自家人都认不出来啊~~


100%
天下乌鸦一般黑，这个算法在这一点上立场还算坚定，表现不错~


100%
碰到Win7也不动心，意志坚定地给出了100%的正确答案。

这算法比我意志坚定多了，我可是win7刚出来个7000就装了，还一直用到现在，不过确实好用~~


88.84%
明明很不一样的“我”跟“你”摆在那里，怎么就相似度这么高咧？？

难道，“我”，“你”都认不出来？？

哦，我忘了，这两张图片的大背景是一样的，难怪……


16.08%
MS跟Apple这么水火不相容？
【均使用默认桌面~~】


50.64%
终于了解了Jack跟Rose不能在一起的真正原因：
不是爱的不够深，也不是泰坦尼克号沉了，用老妈的话说“没有‘夫妻’相”
—— 还是老妈这个过来人老道~~


99.21%
哇，太不可思议了，竟然是这样。
这算法这样“黑”“白”不分？？

我得向Jack跟Rose的忠实Fans道歉了，上面的话是一时失言~~祝他们俩白头偕老，下辈子千万别做船了，坐船也不出海，出海也不去北极，……


经过我略显玩世不恭的测评活动，说实话，我对这个算法是相当的失望，尤其是最后一次对比中的结果，目前情绪低落中。这倒不是说这算法的一无是处，应该是我或者某些前辈用错了地方，个人觉得算法使用的局限性太大，也或许是我的期望值太高了吧。
后记
开始看到这玩意儿的时候觉得这玩意儿很简单啊，可是一想不对劲，没有这么容易的事情，要不Google，MS这些大牛们做了这么久还没有像样的玩意儿出来。果不其然，为了多了解一点相关的内容，我不得不Google了一下，觉得那些术语完全不知所云，看不懂啊；看来我得祭出我一般不使用的大杀器了——百度一搜。嘿，还真找出来了一堆东西，比Google上面的看起来容易多了，可是打开链接进去瞅瞅，发现还是非我当前能力之所及。没学到东西，但是好歹还是了解了一点皮毛上的皮毛。
全文完
诸位看官若觉得讲得没有意义，浪费了你的时间，那就权当作冷笑话听听缓解一下紧张的神经~~