OpenCV颜色矩哈希算法------cv::img_hash::ColorMomentHash

• 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

该类实现了颜色矩哈希算法（Color Moment Hash），用于图像相似性比较。它基于图像在HSV颜色空间中的颜色矩统计特征来生成哈希值，对颜色分布的变化具有较好的鲁棒性。

适用于以下场景：

• 图像检索
• 图像去重
• 水印检测
• 色彩变化较大的图像匹配

公共成员函数

1. compute(InputArray inputArr, OutputArray outputArr)

计算输入图像的颜色矩哈希值。
参数说明：

参数	类型	描述
inputArr	InputArray	输入图像，必须是三通道彩色图像 (CV_8UC3)
outputArr	OutputArray	输出的哈希值，类型为 CV_64F 的一维 Mat
示例：

Mat hash;
color_moment_hash->compute(image, hash);

2. compare(const Mat& hashOne, const Mat& hashTwo)

比较两个哈希值之间的差异，返回欧几里得距离。
参数说明：

参数	类型	描述
hashOne	const Mat&	第一个哈希值
hashTwo	const Mat&	第二个哈希值
返回值：

• 返回两个哈希之间的欧几里得距离。
• 值越小表示图像越相似。

示例：

double distance = color_moment_hash->compare(hash1, hash2);
if (distance < threshold) {
    std::cout << "图像相似" << std::endl;
}

哈希值格式说明

• 长度：18 个双精度浮点数（共 144 bits）
• 数据内容：
  • 每个像素转换为 HSV 颜色空间
  • 对 Hue、Saturation、Value 三个通道分别计算前 3 阶颜色矩（均值、标准差、偏度）
  • 总共 3 通道 × 3 矩 = 9 个特征，每个特征用 2 个 double 表示（共 18 个）

示例代码

#include 
#include 
#include 

using namespace cv;
using namespace cv::img_hash;
using namespace std;

int main()
{
    // 加载图像（仅支持彩色图）
    Mat img1 = imread( "/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/img1.jpg", IMREAD_COLOR );
    Mat img2 = imread( "/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/img2.jpg", IMREAD_COLOR );

    if ( img1.empty() || img2.empty() )
    {
        cerr << "无法加载图像！" << endl;
        return -1;
    }

    // 创建 ColorMomentHash 对象
    Ptr< ColorMomentHash > color_moment_hash = ColorMomentHash::create();

    // 计算哈希值
    Mat hash1, hash2;
    color_moment_hash->compute( img1, hash1 );
    color_moment_hash->compute( img2, hash2 );

    // 比较哈希值（返回欧几里得距离）
    double distance = color_moment_hash->compare( hash1, hash2 );
    cout << "欧几里得距离: " << distance << endl;

    if ( distance < 0.1 )
    {  // 这里的阈值可以根据实际情况调整
        cout << "图像非常相似！" << endl;
    }
    else
    {
        cout << "图像不相似。" << endl;
    }

    return 0;
}

运行结果

欧几里得距离: 7.22988
图像不相似。