• opencv::直方图计算


    直方图概念

      上述直方图概念是基于图像像素值,其实对图像梯度、每个像素的角度、等一切图像的属性值,我们都可以建立直方图。
            这个才是直方图的概念真正意义,不过是基于图像像素灰度直方图是最常见的.

     

    直方图最常见的几个属性:
    - dims 表示维度,对灰度图像来说只有一个通道值dims=1
    - bins 表示在维度中子区域大小划分,bins=256,划分为256个级别
    - range 表示值得范围,灰度值范围为[0~255]之间
    // 把多通道图像分为多个单通道图像
    split(
      const Mat &src, //输入图像
      Mat* mvbegin
    )// 输出的通道图像数组
    
    calcHist(
      const Mat* images,    //输入图像指针
      int images,        // 图像数目
      const int* channels,   // 通道数
      InputArray mask,      // 输入mask,可选,不用
      OutputArray hist,      //输出的直方图数据
      int dims,          // 维数
      const int* histsize,    // 直方图级数
      const float* ranges,   // 值域范围
      bool uniform,       // true by default
      bool accumulate      // false by defaut
    )
    int main(int argc, char** argv) {
        Mat src = imread(STRPAHT2);
        if (!src.data) {
            printf("could not load image...
    ");
            return -1;
        }
        // 分通道显示
        vector<Mat> bgr_planes;
        split(src, bgr_planes);
        //imshow("single channel 0", bgr_planes[0]);
        //imshow("single channel 1", bgr_planes[1]);
        //imshow("single channel 2", bgr_planes[2]);
    
        
        // 计算直方图
        int histSize = 256;
        float range[] = { 0, 256 };
        const float *histRanges = { range };
        Mat b_hist, g_hist, r_hist;
        calcHist(&bgr_planes[0], 1, 0, Mat(), b_hist, 1, &histSize, &histRanges, true, false);
        calcHist(&bgr_planes[1], 1, 0, Mat(), g_hist, 1, &histSize, &histRanges, true, false);
        calcHist(&bgr_planes[2], 1, 0, Mat(), r_hist, 1, &histSize, &histRanges, true, false);
    
        // 归一化
        int hist_h = 400;
        int hist_w = 512;
        int bin_w = hist_w / histSize;
        Mat histImage(hist_w, hist_h, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 0));
        normalize(b_hist, b_hist, 0, hist_h, NORM_MINMAX, -1, Mat());
        normalize(g_hist, g_hist, 0, hist_h, NORM_MINMAX, -1, Mat());
        normalize(r_hist, r_hist, 0, hist_h, NORM_MINMAX, -1, Mat());
    
        // render histogram chart
        for (int i = 1; i < histSize; i++) {
            line(histImage, Point((i - 1)*bin_w, hist_h - cvRound(b_hist.at<float>(i - 1))),
                Point((i)*bin_w, hist_h - cvRound(b_hist.at<float>(i))), Scalar(255, 0, 0), 2, LINE_AA);
    
            line(histImage, Point((i - 1)*bin_w, hist_h - cvRound(g_hist.at<float>(i - 1))),
                Point((i)*bin_w, hist_h - cvRound(g_hist.at<float>(i))), Scalar(0, 255, 0), 2, LINE_AA);
    
            line(histImage, Point((i - 1)*bin_w, hist_h - cvRound(r_hist.at<float>(i - 1))),
                Point((i)*bin_w, hist_h - cvRound(r_hist.at<float>(i))), Scalar(0, 0, 255), 2, LINE_AA);
        }
        imshow("OUTPUT_T", histImage);
        
        waitKey(0);
        return 0;
    }
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