如何使用opencv计算2个numpy数组的“EMD”，即“直方图”？答案

【问题标题】：How to compute "EMD" for 2 numpy arrays i.e "histogram" using opencv?如何使用opencv计算2个numpy数组的“EMD”，即“直方图”？
【发布时间】：2013-03-20 08:05:37
【问题描述】：

由于我是 opencv 新手，我不知道如何将 cv.CalcEMD2 函数与 numpy 数组一起使用。
我有两个数组：

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

如何将numpy array 转移到CVhistogram 并从Cvhistogram 转移到函数参数signature？

我希望任何回答问题的人通过提供的解决方案解释任何使用过的opencv 函数。

“EMD”== earth mover's distance.

更新：-
另外，如果有人能告诉我如何使用numpy 数组设置cv.CalcEMD2 参数，即"signature"，将会很有帮助！！

注意：-
* 对于可能对此问题感兴趣的人，此答案需要更多测试。

【问题讨论】：

@JaimeCervantes，我看到了你关于“EMD”的解决方案，但由于我不太了解OpenCV 数据结构，我想你可以修改你的答案以适合我的问题。谢谢。
考虑这个问题：stackoverflow.com/questions/5101004/…
我觉得我知道怎么做了，我周末去看看
@JaimeCervantes 我希望如此。我期待您的回答。

标签： python opencv numpy histogram earthdistance

【解决方案1】：

CV.CalcEMD2 需要根据文档还包含每个信号权重的数组。

我建议将您的数组定义为权重 1，如下所示：

a=array([1,1],[2,1],[3,1],[4,1],[5,1])
b=array([1,1],[2,1],[3,1],[4,1])

【讨论】：

【解决方案2】：

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 数组应该如下所示：

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。列数应该是维度+1。第一列包含权重，第二列包含坐标。

下一步是在将 numpy 数组作为签名输入到 CalcEMD2 函数之前，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 weights
a = np.zeros((5,2))

for i in range(0,5):
    a[i][1] = i+1

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

b = np.zeros((4,2))

for i in range(0,4):
    b[i][1] = i+1

b[0][0] = 0
b[1][0] = 1
b[2][0] = 0
b[3][0] = 1    

# Convert from numpy array to CV_32FC1 Mat
a64 = 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's
print cv.CalcEMD2(a32,b32,cv.CV_DIST_L2)

# Wait for key
cv.WaitKey(0)

注意CalcEMD2的第三个参数是欧几里得距离CV_DIST_L2。第三个参数的另一个选项是曼哈顿距离 CV_DIST_L1。

我还想提一下，我编写了代码来计算地球移动器在 Python 中的两个 2D 直方图的距离。你可以找到这个代码here。

【讨论】：

赏金时间快结束了，你选择答案了吗？
如果a=[15,23,14]，对应的数组有坐标和权重是什么？
测试代码，返回“0.0”。尽管两个数组之间存在差异，这是否正常？
如果数组不同，应该有一个大于零的距离。我用我的代码测试了不同的数组，它正在工作。
不幸的是，函数cv.CalcEMD2在OpenCV 3.0.0-beta中消失了，替换函数EMDdoes not have Python bindings。

【解决方案3】：

我知道 OP 想使用 OpenCV 测量 Earth Mover's Distance，但如果您想使用 Scipy 进行测量，您可以使用以下方法（Wasserstein 距离也称为 Earth Mover 距离）：

from scipy.stats import wasserstein_distance
from scipy.ndimage import imread
import numpy as np

def get_histogram(img):
  '''
  Get the histogram of an image. For an 8-bit, grayscale image, the
  histogram will be a 256 unit vector in which the nth value indicates
  the percent of the pixels in the image with the given darkness level.
  The histogram's values sum to 1.
  '''
  h, w = img.shape
  hist = [0.0] * 256
  for i in range(h):
    for j in range(w):
      hist[img[i, j]] += 1
  return np.array(hist) / (h * w)

a = imread('a.jpg')
b = imread('b.jpg')
a_hist = get_histogram(a)
b_hist = get_histogram(b)
dist = wasserstein_distance(a_hist, b_hist)
print(dist)

【讨论】：