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2026-06-10

图片比较-直方图比较 - CalculateHistograms ​

函数简介 ​

计算两张图片的直方图相似度，通过比较颜色分布直方图判断相似程度，识别的两个图像大小必须一致。

接口名称 ​

CalculateHistograms

DLL调用 ​

double CalculateHistograms(long ola, long imgPtr1, long imgPtr2);

参数说明 ​

参数名类型说明
ola长整数型OLAPlug对象的指针，由 CreateCOLAPlugInterFace 接口生成。
imgPtr1长整数型第一张图片的OLAImage对象地址
imgPtr2长整数型第二张图片的OLAImage对象地址

示例 ​

SDK 调用 ​

cpp
#include "OLAPlugServer.h"

OLAPlugServer ola;
long img1 = ola.LoadImage("images/scene.png");
long img2 = ola.LoadImage("img/template.bmp");
if (img1 != 0 && img2 != 0) {
    double val = ola.CalculateHistograms(img1, img2);
    // 后续不再使用该图时释放
        // 后续不再使用该对比图时释放
    ola.FreeImage(img1);
    ola.FreeImage(img2);
}
csharp
using OLAPlug;

var ola = new OLAPlugServer();
long img1 = ola.LoadImage("images/scene.png");
long img2 = ola.LoadImage("img/template.bmp");
if (img1 != 0 && img2 != 0)
{
    double val = ola.CalculateHistograms(img1, img2);
    // 后续不再使用该图时释放
        // 后续不再使用该对比图时释放
    ola.FreeImage(img1);
    ola.FreeImage(img2);
}
python
from OLAPlugServer import OLAPlugServer

ola = OLAPlugServer()
img1 = ola.LoadImage("images/scene.png")
img2 = ola.LoadImage("img/template.bmp")
if img1 and img2:
    val = ola.CalculateHistograms(img1, img2)
    # 后续不再使用该图时释放
    ola.FreeImage(img1)
        # 后续不再使用该对比图时释放
    ola.FreeImage(img2)
java
import com.olaplug.OLAPlugServer;
import com.olaplug.model.MatchResult;
import java.util.List;

OLAPlugServer ola = new OLAPlugServer();
long img1 = ola.LoadImage("images/scene.png");
long img2 = ola.LoadImage("img/template.bmp");
if (img1 != 0 && img2 != 0) {
    ola.CalculateHistograms(img1, img2);
    // 后续不再使用该图时释放
        // 后续不再使用该对比图时释放
    ola.FreeImage(img1);
    ola.FreeImage(img2);
}
cpp
var ola = com("OlaPlug.OlaSoft")
var img1 = ola.LoadImage("images/scene.png")
var img2 = ola.LoadImage("img/template.bmp")
if(img1 && img2) {
    ola.CalculateHistograms(img1, img2);
    // 后续不再使用该图时释放
        // 后续不再使用该对比图时释放
    ola.FreeImage(img1)
    ola.FreeImage(img2)
}
vbscript
Set ola = CreateObject("OlaPlug.OlaSoft")
img1 = ola.LoadImage("images/scene.png")
img2 = ola.LoadImage("img/template.bmp")
If img1 <> 0 And img2 <> 0 Then
    ola.CalculateHistograms(img1, img2);
    ' 后续不再使用该图时释放
        ' 后续不再使用该对比图时释放
    ola.FreeImage(img1)
    ola.FreeImage(img2)
End If
text
.局部变量 ola, OLAPlug
ola.创建 ()
img1 ＝ ola.LoadImage ("images/scene.png")
img2 ＝ ola.LoadImage ("img/template.bmp")
    ola.CalculateHistograms(img1, img2);
    ' 后续不再使用该图时释放
    ola.FreeImage (img1)
        ' 后续不再使用该对比图时释放
    ola.FreeImage (img2)
aardio
import OLAPlugServer;
var ola = OLAPlugServer();
var img1 = ola.LoadImage("images/scene.png");
var img2 = ola.LoadImage("img/template.bmp");
if(img1 && img2){
    ola.CalculateHistograms(img1, img2);
    // 后续不再使用该图时释放
        // 后续不再使用该对比图时释放
    ola.FreeImage(img1);
    ola.FreeImage(img2);
}
text
变量 ola <类型 = OLAPlugServer>
ola = 新建 OLAPlugServer
长整数 img1 = ola.LoadImage("images/scene.png")
长整数 img2 = ola.LoadImage("img/template.bmp")
    ola.CalculateHistograms(img1, img2);
    ' 后续不再使用该图时释放
        ' 后续不再使用该对比图时释放
    ola.FreeImage(img1)
    ola.FreeImage(img2)
cpp
#include "OLAPlugServer.h"

OLAPlugServer ola;
long img1 = ola.LoadImage("images/scene.png");
long img2 = ola.LoadImage("img/template.bmp");
if (img1 != 0 && img2 != 0) {
    ola.CalculateHistograms(img1, img2);
    // 后续不再使用该图时释放
        // 后续不再使用该对比图时释放
    ola.FreeImage(img1);
    ola.FreeImage(img2);
}

原生 DLL 调用 ​

cpp
long instance = CreateCOLAPlugInterFace();
CalculateHistograms(instance, img1, img2);
csharp
using System.Runtime.InteropServices;

[DllImport("OLAPlug_x64.dll", CallingConvention = CallingConvention.StdCall)]
static extern long CreateCOLAPlugInterFace();
[DllImport("OLAPlug_x64.dll", CallingConvention = CallingConvention.StdCall)]
static extern double CalculateHistograms(long ola, long image1, long image2);

long instance = CreateCOLAPlugInterFace();
double val = CalculateHistograms(instance, img1, img2);
python
from ctypes import CDLL, c_int64
ola = CDLL("OLAPlug_x64.dll")
instance = ola.CreateCOLAPlugInterFace()

返回值 ​

双精度浮点数，范围0.0到1.0。1.0表示完全相同，0.0表示完全不同，值越接近1表示图片越相似。

注意事项 ​

  • 两个图像大小必须一致
  • 此函数比较的是图片的整体颜色分布，而不是像素级别的比较