python实现CCV

CCV（Color Coherence Vector）是一种用于图像检索和相似度计算的特征描述符。它可以用于识别和比较图像中的颜色分布。下面是一种实现CCV的方法：

import cv2
import numpy as np

def calculate_ccv(image_path):
    # 读取图像
    image = cv2.imread(image_path)
    
    # 将图像转换为Lab颜色空间
    lab_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2Lab)
    
    # 将图像分割为小块
    height, width, _ = lab_image.shape
    block_size = 32
    num_blocks = (height // block_size) * (width // block_size)
    blocks = np.zeros((num_blocks,3), dtype=np.uint8)
    
    index = 0
    for i in range(0, height, block_size):
        for j in range(0, width, block_size):
            block = lab_image[i:i+block_size, j:j+block_size, :]
            average_color = np.mean(block, axis=(0, 1))
            blocks[index] = average_color
            index += 1
    
    # 计算颜色直方图
    hist, _ = np.histogramdd(blocks, bins=(8, 8, 8), range=((0, 255), (0, 255), (0, 255)))
    hist = hist / np.sum(hist)
    
    # 将颜色直方图展平为一维向量
    ccv = hist.flatten()
    
    return ccv

# 示例用法
image_path = 'image.jpg'
ccv = calculate_ccv(image_path)
print(ccv)

这段代码使用OpenCV库来读取图像，并将图像转换为Lab颜色空间。然后，将图像分割为小块，并计算每个块的平均颜色。接下来，使用这些颜色块来计算颜色直方图。最后，将颜色直方图展平为一维向量，即CCV特征向量。