이미지 히스토그램 + 코사인 유사도 검사

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

// 히스토그램을 계산하고 정규화하는 함수
Mat calcHistNormalized(const Mat &src) {
    Mat hsv;
    cvtColor(src, hsv, COLOR_BGR2HSV);

    // H 채널에 대한 히스토그램 계산
    int h_bins = 256; // 히스토그램 빈의 수
    int histSize[] = { h_bins };
    float h_ranges[] = { 0, 256 };
    const float* ranges[] = { h_ranges };
    int channels[] = { 0 };
    Mat hist;
    calcHist(&hsv, 1, channels, Mat(), hist, 1, histSize, ranges, true, false);

    // 히스토그램 정규화
    normalize(hist, hist, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat());

    return hist;
}

// 코사인 유사도를 계산하는 함수
double cosineSimilarity(const Mat &hist1, const Mat &hist2) {
    return hist1.dot(hist2) / (norm(hist1) * norm(hist2));
}

int main() {
    // 이미지 파일을 로드
    Mat image1 = imread("image1.jpg");
    Mat image2 = imread("image2.jpg");

    if (image1.empty() || image2.empty()) {
        cout << "Could not open or find the image(s)." << endl;
        return -1;
    }

    // 히스토그램 계산 및 정규화
    Mat hist1 = calcHistNormalized(image1);
    Mat hist2 = calcHistNormalized(image2);

    // 코사인 유사도 계산
    double similarity = cosineSimilarity(hist1, hist2);

    cout << "Cosine Similarity: " << similarity << endl;

    return 0;
}