Opencv中的直方图(5)计算EMD距离的函数EMD()的使用
- 操作系统:ubuntu22.04
- OpenCV版本:OpenCV4.9
- IDE:Visual Studio Code
- 编程语言:C++11
算法描述
计算两个加权点配置之间的“最小工作量”距离。
该函数计算地球搬运工距离(Earth Mover’s Distance)和/或两个加权点配置之间距离的下界。其中一个应用如文献 225和 226中所述,是在图像检索中进行多维直方图比较。EMD 是一个运输问题,使用某种修改的单纯形算法来求解,因此最坏情况下的复杂度是指数级的,不过平均而言它要快得多。在真实度量的情况下,下界甚至可以用线性时间算法更快地计算出来,并且它可以用来大致确定两个签名是否足够远,以至于它们不可能关联到同一个对象。
函数原型
float cv::EMD
(
InputArray signature1,
InputArray signature2,
int distType,
InputArray cost = noArray(),
float * lowerBound = 0,
OutputArray flow = noArray()
)
参数
- 参数signature1 第一个签名,一个大小为 size1 × dims + 1 的浮点矩阵。每一行存储点的权重后跟点的坐标。如果使用用户定义的成本矩阵,则允许该矩阵只有一列(仅权重)。权重必须是非负的,并且至少有一个非零值
- 参数signature2 第二个签名,格式与 signature1 相同,尽管行数可能不同。总权重可以不同。在这种情况下,会在 signature1 或 signature2 中添加一个额外的“虚拟”点。权重必须是非负的,并且至少有一个非零值。
- 参数distType 使用的度量。见 DistanceTypes
- 参数cost 用户定义的大小为 size1 × size2 的成本矩阵。另外,如果使用成本矩阵,则无法计算下界 lowerBound,因为它需要一个度量函数。
- 参数lowerBound 可选的输入/输出参数:两个签名之间的距离的下界,即质心之间的距离。如果使用用户定义的成本矩阵,点配置的总权重不相等,或者签名只包含权重(签名矩阵只有一列),则下界可能不会被计算。你必须初始化 lowerBound。如果计算得到的质心之间的距离大于或等于 lowerBound(这意味着签名之间的距离足够远),则函数不会计算 EMD。无论如何,返回时 lowerBound 都会被设置为计算得到的质心之间的距离。因此,如果你想同时计算质心之间的距离和 EMD,则应将 lowerBound 设置为 0。
- 参数flow 结果大小为 size1 × size2 的流矩阵:flow[i,j] 是从 signature1 的第 i 个点到 signature2 的第 j 个点的流。
代码示例
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main()
{
// 创建两个加权点配置
cv::Mat signature1 = ( cv::Mat_< float >( 3, 2 ) << 100, 23, 12,13, 13, 11 ); // 权重和坐标
cv::Mat signature2 = ( cv::Mat_< float >( 3, 2 ) << 3, 12, 12, 1, 21, 3 ); // 权重和坐标
// 初始化参数
int distType = cv::DIST_L2; // 使用 L2 距离
cv::Mat flow; // 流矩阵
float lowerBound = 0; // 下界
// 计算 EMD
float distance = cv::EMD( signature1, signature2, distType, cv::Mat(), &lowerBound, flow );
std::cout << "The EMD distance between the two signatures is: " << distance << std::endl;
std::cout << "The lower bound of the EMD distance is: " << lowerBound << std::endl;
std::cout << "The flow matrix is: " << std::endl << flow << std::endl;
return 0;
}