计算特征矩阵及哈希值（含OpenCV代码）

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <stdio.h>

using namespace cv;

int main()
{
Mat srcImage = imread("1.jpg");
int mm=8, nn=8;//mm，nn为缩小后图像的大小。
int cc=64; //cc为图像简化色彩后的灰度级数。

int t[8 * 8];

namedWindow("原图");
imshow("原图", srcImage);

cvtColor(srcImage, srcImage, CV_BGR2GRAY);	//图像化为灰度

namedWindow("灰度原图");
imshow("灰度原图", srcImage);

cv::Size dsize = Size(mm, nn);
cv::resize(srcImage, srcImage,dsize);

namedWindow("灰度缩小");
imshow("灰度缩小", srcImage);

Mat Feature(mm, nn, CV_32SC1, Scalar::all(0));
int i, j;
int M = srcImage.rows;
int N = srcImage.cols;

for (i = 0; i<M; i++)
for (j = 0; j<N; j++)
{
Feature.at<int>(i / (M / mm), j / (N / nn)) = Feature.at<int>(i / (M / mm), j / (N / nn)) + srcImage.at<uchar>(i, j);
// Feature.at<uchar>(i/(M/8),j/(N/8))+=m.at<uchar>(i,j);
}
//测试：看看缩小后，图像里面的每个像素值是多少：

for(i=0;i<mm;i++)
for (j = 0; j < nn; j++)
printf_s("缩小后，图像里面的每个像素值(%d,%d)%d   \n", mm, nn, Feature.at<int>(i, j));
printf_s("end\n");

//简化色彩。当前灰度级为8位，即256色，将其处理为cc色。
//这里设置cc=64

for (i = 0; i<mm; i++)
for (j = 0; j<nn; j++)
Feature.at<int>(i, j) /= (256 / cc);
//测试：看看简化色彩后，图像内里面的每个像素值是多少：

for(i=0;i<mm;i++)
for (j = 0; j < nn; j++)
printf_s("简化色彩后，图像内里面的每个像素值是多少(%d,%d):%d   \n", mm, nn, Feature.at<int>(i, j));

//第3步：计算图像的平均值。
double sum, aver;
sum = 0;
for (i = 0; i<mm; i++)
for (j = 0; j<nn; j++)
sum += Feature.at<int>(i, j);
aver = sum / (mm*nn);
printf_s("sum=%lf,aver=%lf",sum,aver);

//第4步：计算像素值与平均值大小关系。同时得到特征矩阵FeatureResult，并返回。
int flag = 0;
int FeatureResult[8 * 8] = {0};
for (i = 0; i<mm; i++)
for (j = 0; j<nn; j++)
if (Feature.at<int>(i, j)>aver)
FeatureResult[flag++] = 1;
else
FeatureResult[flag++] = 0;

printf_s("\n特征矩阵：\n");
for (i = 0; i < mm*nn; i++)
{
printf_s("%d  ", FeatureResult[i]);
if (i % 7 == 0)
printf_s("\n");
}
printf("\n");

waitKey();
return 0;
}