计算一幅自然场景图像的颜色相关图

颜色相关图（color coherence vector，CCV）是指图像中颜色的分布情况。计算一幅自然场景图像的颜色相关图的步骤如下：

1. 将彩色图像转换为HSV色彩空间。

2. 将HSV空间的H通道量化为16个等级，S和V通道量化为8个等级。

3. 将每个像素分配到相应的16x8x8=1024个bin中。

4. 统计每个bin中像素的数量，得到颜色直方图。

5. 计算每个bin与其邻居的颜色相似性，得到颜色相关图。

6. 对颜色相关图进行归一化处理，得到最终的颜色相关图。

以下是Python代码实现：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 转换到HSV空间
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# H通道量化为16个等级，S和V通道量化为8个等级
h_bins = 16
s_bins = 8
v_bins = 8
hist_size = [h_bins, s_bins, v_bins]
h_ranges = [0, 180]
s_ranges = [0, 256]
v_ranges = [0, 256]
ranges = h_ranges + s_ranges + v_ranges
hist = cv2.calcHist([hsv], [0, 1, 2], None, hist_size, ranges, accumulate=False)
# 计算颜色相关图
ccv = np.zeros((1024, 1))
for i in range(16):
    for j in range(8):
        for k in range(8):
            idx = i * 64 + j * 8 + k
            if i > 0:
                ccv[idx] += hist[i-1, j, k]
            if i < 15:
                ccv[idx] += hist[i+1, j, k]
            if j > 0:
                ccv[idx] += hist[i, j-1, k]
            if j < 7:
                ccv[idx] += hist[i, j+1, k]
            if k > 0:
                ccv[idx] += hist[i, j, k-1]
            if k < 7:
                ccv[idx] += hist[i, j, k+1]
ccv /= 6
# 归一化处理
ccv /= np.sum(ccv)

运行上述代码后，将得到一幅自然场景图像的颜色相关图ccv。