将 bin 值从浮点数组加载到密集直方图答案

【问题标题】：Load bin values to densehistogram from float array将 bin 值从浮点数组加载到密集直方图
【发布时间】：2016-04-05 12:25:02
【问题描述】：

我发现了一个类似的问题 emgu Calculate histogram with matrices ...但我错过了一些步骤！

Emgu 3 / c# / Sql Server 2014

我正在尝试将一个图像与存储在 SQL Server 的 varbinary(max) 中的多个图像进行比较。

我的第一步是比较直方图，因为某些图像（对象）可能相似但颜色不同，所以在我的比较算法中，我还想考虑要比较的对象的颜色。

我已经根据此处的其他帖子将一些代码放在一起，如果我根据图像计算直方图，我能够成功地做到这一点：

histBlueSource.Calculate(new Image<Gray, byte>[] { imgBlueSource }, true, null);
histBlueTarget.Calculate(new Image<Gray, byte>[] { imgBlueTarget }, true, null);

double cBlue = CvInvoke.CompareHist(histBlueSource, histBlueTarget, HistogramCompMethod.Correl);

由于从数据库加载图像的性能问题，我想从直方图中提取 BinValues 并将它们保存在 SQL SERVER 数据库中，以便稍后将它们上传回 DenseHistogram。

我成功提取了二进制值：

//** problem may be here - dont know if i should SAVE/LOAD bin value to a 1d FLOAT[256]
float[] BlueHist = new float[256];
BlueHist = histBlue.GetBinValues();

我序列化，保存到sql server。我可以从 sql server 读取数据，反序列化并使用我的 bin 值返回到 float[256]，与提取的值完全相同。

要将数据加载回密度直方图，我正在这样做：

DenseHistogram histBlue = new DenseHistogram(256, new RangeF(0.0f, 255.0f));
BlueHist = (float[])bformatterBlue.Deserialize(memStreamBlue);
//**Other problem may be here
Matrix<float> mtx = new Matrix<float>(BlueHist);

我觉得奇怪的是矩阵数据是 {float[256,1]}。然后将 binvalues 中的值从 [0,0] 加载到 [255,0]。

当我做最后一步时

histBlue.Calculate(new Matrix<float>[] { mtx }, false, null);

问题是未正确加载直方图 binvalues，只有 [0] 的值为 135，其他 [255] 为 0。

有人可以帮我提出这个或其他建议吗？

【问题讨论】：

标签： c# histogram emgucv

【解决方案1】：

这对我有用....您不能序列化 DenseHistogram，但可以序列化 Mat。然后，您可以将后者的表示形式存储在 SQL Server Varbinary 字段中。

这里是一些示例序列化代码。在此示例中，我使用的是灰度图像。

Image<Gray, Byte> croppedImage = sourceImage.Copy();

DenseHistogram hist1 = new DenseHistogram(256, new RangeF(0.0f, 255.0f));
hist1.Calculate<Byte>(new Image<Gray, byte>[] { croppedImage }, true, null);

Mat matFromHistogram = new Mat(hist1.Size, hist1.Depth, hist1.NumberOfChannels, hist1.DataPointer, hist1.Step);

byte[] histogramBytes;

using (MemoryStream stream = new MemoryStream())
{
    BinaryFormatter bformatter = new BinaryFormatter();
    bformatter.Serialize(stream, matFromHistogram);
    histogramBytes = stream.GetBuffer();
}

然后您可以从数据库中反序列化并与 DenseHistogram 进行比较：

Mat matToCompare;

using (var memStream = new MemoryStream())
{
    byte[] bytes = face.Histogram;
    BinaryFormatter bformatter = new BinaryFormatter();
    memStream.Write(bytes, 0, bytes.Length);
    memStream.Seek(0, SeekOrigin.Begin);
    matToCompare = bformatter.Deserialize(memStream) as Mat;                                    
}

distance = CvInvoke.CompareHist(histSource, matToCompare, HistogramCompMethod.Bhattacharyya);

【讨论】：