Python实现图像检索的三种方法（直方图、OpenCV、哈希法）

简介：
本文探讨了使用Python进行图像检索的三种关键技术：色彩直方图比较、OpenCV特征匹配以及哈希算法。通过这些方法，可以有效地搜索和识别图片中的相似或相同内容。 简介：本段落介绍了图像检索的三种实现方式，均使用Python编写。其中前两种方法基于直方图比较，而哈希法则根据像素分布进行操作。检索过程包括提前导入图片库作为搜索范围，并提供待查图片与该库中的所有图片逐一比对，计算相似度并排序后得出结果——即按从高到低的顺序列出最匹配的结果。 由于实际项目中还涉及Qt界面类、触发函数等其他组件，在此文档里仅展示关键代码。开发环境为MacOS，采用的方法是Qt与Python相结合的方式。 方法一：自定义直方图比较算法 基本思路包括遍历图片中的每个像素点，并分别提取红（R）、绿（G）和蓝（B）三个颜色通道的值进行计数操作以生成原始直方图。然而由于0至255之间的数值范围较大，导致每一个具体像素值对应的统计数量相对较小；因此我们对红色与绿色两个通道的数据进行了进一步处理。