python提取颜色直方图特征，完成图像的匹配、查找

1. 颜色直方图特征提取

颜色直方图是一种常用的图像特征描述方法，它可以用来描述图像中不同颜色的分布情况。在Python中，可以使用OpenCV库来提取颜色直方图特征。

首先需要导入OpenCV库：

import cv2

然后读取图像：

img = cv2.imread('image.jpg')

接着，可以将图像转换为HSV颜色空间：

hsv_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

接下来，需要计算颜色直方图，可以使用cv2.calcHist函数：

hist = cv2.calcHist([hsv_img], [0, 1, 2], None, [8, 8, 8], [0, 180, 0, 256, 0, 256])

其中，第一个参数是需要计算直方图的图像，第二个参数是指定通道，这里使用了HSV三个通道，第三个参数为掩膜，这里不需要，直接设置为None，第四个参数是直方图的大小，这里设置为[8, 8, 8]，即HSV三个通道每个通道的直方图大小都为8，第五个参数是像素值的范围，这里设置为[0, 180, 0, 256, 0, 256]，即HSV三个通道的像素值范围。

最后，需要将直方图归一化：

hist = cv2.normalize(hist, hist)

这样就完成了颜色直方图特征的提取。

2. 图像匹配和查找

有了颜色直方图特征，就可以使用它来进行图像匹配和查找。在Python中，可以使用OpenCV库中的cv2.compareHist函数来计算两幅图像的直方图相似度。

首先，需要读取待匹配的图像和需要查找的图像：

img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

然后，分别对两幅图像计算颜色直方图特征：

hsv_img1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2HSV)
hsv_img2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2HSV)

hist1 = cv2.calcHist([hsv_img1], [0, 1, 2], None, [8, 8, 8], [0, 180, 0, 256, 0, 256])
hist2 = cv2.calcHist([hsv_img2], [0, 1, 2], None, [8, 8, 8], [0, 180, 0, 256, 0, 256])

hist1 = cv2.normalize(hist1, hist1)
hist2 = cv2.normalize(hist2, hist2)

接下来，可以使用cv2.compareHist函数计算两幅图像的直方图相似度：

similarity = cv2.compareHist(hist1, hist2, cv2.HISTCMP_CORREL)

其中，第一个参数是第一幅图像的直方图特征，第二个参数是第二幅图像的直方图特征，第三个参数是相似度计算方法，这里使用了相关系数法。

最后，可以根据相似度来判断两幅图像是否匹配或者在图像库中查找相似的图像。

以上就是使用Python提取颜色直方图特征完成图像的匹配和查找的方法。