3、计算差异值:dHash算法在相邻像素之间工作,因此每行9个像素之间产生8个不同的差异,总共8行,产生64个差异值。
4、获取指纹:如果左像素比右像素亮,记录为1,否则为0。...,
# 也可以进行通道分离后,得到多个通道的直方图
# bins 取为16
image1 = cv2.resize(image1,size)
image2 = cv2.resize(image2...0.0,255.0])
# 可以比较下直方图
plt.plot(range(256),hist1,'r')
plt.plot(range(256),hist2,'b')
plt.show()
# 计算直方图的重合度...image1],[0],None,[256],[0.0,255.0])
hist2 = cv2.calcHist([image2],[0],None,[256],[0.0,255.0])
# 计算直方图的重合度...*8,这些代表图片的最低频率
# 这个操作等价于c++中利用opencv实现的掩码操作
# 在python中进行掩码操作,可以直接这样取出图像矩阵的某一部分
dct1_roi = dct1[0:8,0