이번 포스팅에서는 여러 가지 실습을 해보겠습니다. 이번 포스팅 역시 '파이썬으로 만드는 OpenCV 프로젝트(이세우 저)'를 정리한 것임을 밝힙니다.
이전 포스팅에서 히스토그램은 이미지의 픽셀 값의 분포를 나타낸다고 배웠습니다. 픽셀 값의 분포가 서로 비슷하다면 유사한 이미지일 확률이 높고, 분포가 서로 다르다면 서로 다른 이미지일 확률이 높습니다. 이러한 사실을 이용하여 이미지의 유사도를 측정할 수 있습니다. 즉, 두 이미지의 히스토그램을 비교하면 되는 것입니다. OpenCV는 히스토그램을 비교하여 두 이미지가 얼마나 유사한지 판단해주는 함수를 제공합니다.
- cv2.compareHist(hist1, hist2, method)
- hist1, hist2: 비교할 두 개의 히스토그램, 크기와 차원이 같아야 함
- method: 비교 알고리즘
- method 파라미터에는 아래와 같은 값들이 있습니다.
- cv2.HISTCMP_CORREL: 상관관계 (1: 완전 일치, -1: 완전 불일치, 0: 무관계)
- cv2.HISTCMP_CHISQR: 카이제곱 (0: 완전 일치, 무한대: 완전 불일치)
- cv2.HISTCMP_INTERSECT: 교차 (1: 완전 일치, 0: 완전 불일치 - 1로 정규화한 경우)