如何使用opencv计算2个numpy数组（即“直方图”）的“ EMD”？

如何使用opencv计算2个numpy数组（即“直方图”）的“ EMD”？

您必须根据权重和坐标定义数组。如果您有两个表示一维直方图的数组a = [1,1,0,0,1]和b = [0,1,0,1]，那么numpy数组应如下所示：

a = [[1 1]     [1 2]     [0 3]     [0 4]     [1 5]]b = [[0 1]     [1 2]     [0 3]     [1 4]]

请注意，行数可以不同。列数应为尺寸+1。第一列包含权重，第二列包含坐标。

下一步是在将numpy数组输入为CalcEMD2函数的签名之前，将数组转换为CV_32FC1 Mat。代码如下所示：

from cv2 import *import numpy as np# Initialize a and b numpy arrays with coordinates and weightsa = np.zeros((5,2))for i in range(0,5):    a[i][1] = i+1a[0][0] = 1a[1][0] = 1a[2][0] = 0a[3][0] = 0a[4][0] = 1b = np.zeros((4,2))for i in range(0,4):    b[i][1] = i+1b[0][0] = 0b[1][0] = 1b[2][0] = 0b[3][0] = 1# Convert from numpy array to CV_32FC1 Mata64 = cv.fromarray(a)a32 = cv.CreateMat(a64.rows, a64.cols, cv.CV_32FC1)cv.Convert(a64, a32)b64 = cv.fromarray(b)b32 = cv.CreateMat(b64.rows, b64.cols, cv.CV_32FC1)cv.Convert(b64, b32)# Calculate Earth Mover'sprint cv.CalcEMD2(a32,b32,cv.CV_DIST_L2)# Wait for keycv.WaitKey(0)

请注意，CalcEMD2的第三个参数是欧氏距离CV_DIST_L2。第三个参数的另一个选项是“曼哈顿距离” CV_DIST_L1。

我还要提及的是，我编写了代码来计算Python中两个二维直方图的地球移动器的距离。您可以在此处找到此代码。