把代码细化:将预处理后的图片数据编进一个新数据库里用来之后的操作
时间: 2024-02-12 08:09:32 浏览: 33
好的,以下是一个更加细化的代码示例,将预处理后的图片数据编进一个新数据库里用来之后的操作:
```python
import cv2
import numpy as np
import os
# 建立新的数据库并进行预处理
new_database = {}
for filename in os.listdir('database'):
img = cv2.imread(os.path.join('database', filename))
# 图像去噪
img = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(img, None, 10, 10, 7, 21)
# 图像增强
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img = clahe.apply(img)
# 图像平滑
img = cv2.GaussianBlur(img, (3,3), 0)
# 图像缩放
img = cv2.resize(img, (256, 256))
# 提取颜色特征
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
hist = cv2.calcHist([hsv], [0,1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256])
hist = cv2.normalize(hist, hist).flatten()
new_database[filename] = {'img': img, 'hist': hist}
# 读取查询图像并进行预处理
query = cv2.imread('query.jpg')
# 图像去噪
query = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(query, None, 10, 10, 7, 21)
# 图像增强
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
query = cv2.cvtColor(query, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
query = clahe.apply(query)
# 图像平滑
query = cv2.GaussianBlur(query, (3,3), 0)
# 图像缩放
query = cv2.resize(query, (256, 256))
# 提取颜色特征
hsv = cv2.cvtColor(query, cv2.COLOR_BGR2HSV)
hist = cv2.calcHist([hsv], [0,1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256])
hist = cv2.normalize(hist, hist).flatten()
# 计算查询图像与新数据库中所有图像的相似度
results = {}
for filename, data in new_database.items():
score = cv2.compareHist(hist, data['hist'], cv2.HISTCMP_CORREL)
results[filename] = score
# 按相似度从高到低排序输出结果
sorted_results = sorted(results.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
for filename, score in sorted_results:
print(filename, score)
# 显示匹配结果
img = new_database[filename]['img']
cv2.imshow('Matched Image', img)
cv2.waitKey(0)
```
在这个示例中,我们建立了一个新的数据库 `new_database`,并对其中每个图像进行了预处理,包括图像去噪、图像增强、图像平滑和图像缩放。预处理后的图像和对应的颜色特征都被存储在了一个字典中,形如 `{'filename': {'img': img, 'hist': hist}}`。
然后,我们读取查询图像并进行了相同的预处理操作,并提取了其颜色特征。接下来,我们计算查询图像与新数据库中所有图像的相似度,并按相似度从高到低排序输出结果。同时,我们也在结果中显示了匹配的图像。
这个示例中,我们使用了一个字典来存储预处理后的图像和颜色特征,这种方式可以方便地在后续的操作中使用。同时,我们也可以将这些数据存储到文件中,以便之后的操作使用。
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