操作步骤：

1.      载入图像(灰度图或者彩色图)，并使其大小一致；

2.      若为彩色图，增进行颜色空间变换，从RGB转换到HSV，若为灰度图则无需变换；

3.      若为灰度图，直接计算其直方图，并进行直方图归一化；

4.      若为彩色图，则计算其彩色直方图，并进行彩色直方图归一化；

5.      使用相似度公式，如相关系数、卡方、相交或巴氏距离，计算出相似度值。

string strSrcImageName = "src.jpg";    cv::Mat matSrc, matSrc1, matSrc2;    matSrc = cv::imread(strSrcImageName, CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);    cv::resize(matSrc, matSrc1, cv::Size(357, 419), 0, 0, cv::INTER_NEAREST);  cv::resize(matSrc, matSrc2, cv::Size(2177, 3233), 0, 0, cv::INTER_LANCZOS4);    cv::Mat matDst1, matDst2;  cv::Size sizeImage = cv::Size(500, 500);     cv::resize(matSrc1, matDst1, sizeImage, 0, 0, cv::INTER_CUBIC);  //cv::flip(matDst1, matDst1, 1);  cv::resize(matSrc2, matDst2, sizeImage, 0, 0, cv::INTER_CUBIC);    if (matSrc.channels() == 1) {      int histSize = 256;      float range[] = {0, 256};      const float* histRange = {range};      bool uniform = true;      bool accumulate = false;        cv::Mat hist1, hist2;        cv::calcHist(&matDst1, 1, 0, cv::Mat(), hist1, 1, &histSize, &histRange, uniform, accumulate);      cv::normalize(hist1, hist1, 0, 1, cv::NORM_MINMAX, -1, cv::Mat());        cv::calcHist(&matDst2, 1, 0, cv::Mat(), hist2, 1, &histSize, &histRange, uniform, accumulate);      cv::normalize(hist2, hist2, 0, 1, cv::NORM_MINMAX, -1, cv::Mat());        double dSimilarity = cv::compareHist(hist1, hist2, CV_COMP_CORREL);//,CV_COMP_CHISQR,CV_COMP_INTERSECT,CV_COMP_BHATTACHARYYA        cout<<"similarity = "<
    
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