OpenCV：calcHist计算图像直方图

绪：

直方图可展示图像中的像素分布,是用以暗示数字图像中亮度分布的直方图，

标绘了图像中每个亮度值的像素数。

可以借助不雅察该直方图领会需要如何调整亮度分布。

本文本家儿要介绍opencv中绘制直方图的函数calHist的格局和用法；

工具/原料

OpenCV 2410

方式/步骤

1
calcHist三种函数原型：
opencv中自带了求算图像直方图的函数calhist()，
函数原型如下：
①void calcHist( const Mat* images,
int nimages,
const int* channels,
InputArray mask,
OutputArray hist,
int dims,
const int* histSize,
const float** ranges,
bool uniform=true,
bool accumulate=false );
②void calcHist( const Mat* images,
int nimages,
const int* channels,
InputArray mask,
SparseMat& hist,
int dims,
const int* histSize,
const float** ranges,
bool uniform=true,
bool accumulate=false );
③void calcHist( InputArrayOfArrays images,
const vector<int>& channels,
InputArray mask,
OutputArray hist,
const vector<int>& histSize,
const vector<float>& ranges,
bool accumulate=false );
2
calcHist参数详解：
以第一个函数原型为例：
①const Mat* images：为输入图像的指针；
②int nimages：要计较直方图的图像的个数。此函数可觉得多图像求直方图，我们凡是环境下都只感化于单一图像，所以凡是nimages=1。
③const int* channels：图像的通道是一个数组，若是是灰度图像则channels[1]={0};若是是彩色图像则channels[3]={0,1,2}；若是只是求彩色图像第2个通道的直方图则channels[1]={1};
④IuputArray mask：掩膜，仅对指定元素操作，默认环境设置为一个空图像，即：Mat()。
⑤OutArray hist：计较获得的直方图
⑥int dims：获得的直方图的维数，灰度图像为1维，彩色图像为3维
⑦const int* histSize：直方图横坐标的区间数。若是是10，则它会横坐标分为10份，然后统计每个区间的像素点总和
⑧const float** ranges：这是一个二维数组，用来指出每个区间的规模
⑨uniform参数表白直方图是否等距，
⑩accumulate与多图像下直方图的显示与存储有关；
3
注重的处所：
关于calHist计较直方图的成果hist，
hist的成果为统计的灰度级0,1，…，255的数目；
暗示一维或三维的矩阵；
对于直方图成果矩阵，拜候形式为：
cout<<hist.at<float>(i)<<endl;
4
灰度图的直方图绘制：
#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include <opencv2\features2d\features2d.hpp>
#include <opencv2\core\core.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
       Mat srcImage = imread("mask.jpg");
       imshow("【原图】", srcImage);
       int channels = 0;
       MatND dstHist;
       //接下来是直方图的每一个维度的柱条的数量
       int histSize[] = { 256 };
       //若是这里写当作int histSize = 256;
       //那么下面挪用计较直方图的函数的时辰，该变量需要写 &histSize
       //界说变量用来存储单个维度的数值的取值规模
       float midRanges[] = { 0, 256 };
       const float *ranges[] = { midRanges };
       calcHist(&srcImage, 1, &channels, Mat(), dstHist, 1, histSize, ranges, true, false);
       //calcHist 函数挪用竣事后，
       //dstHist变量中将储存了直方图的信息;
       //用dstHist的模版函数 at<Type>(i)获得第i个柱条的值
       //at<Type>(i, j)获得第i个而且第j个柱条的值
       Mat drawImage = Mat::zeros(Size(256, 256), CV_8UC3);
       double g_dHistMaxValue;
       minMaxLoc(dstHist, 0, &g_dHistMaxValue, 0, 0);
       for (int i = 0; i < 256; i++)
       {
              int value = cvRound(dstHist.at<float>(i) * 256 * 0.9 / g_dHistMaxValue);
              line(drawImage, Point(i, drawImage.rows - 1), Point(i, drawImage.rows - 1 - value), Scalar(255, 0, 0));
       }
       imshow("【直方图】", drawImage);
       waitKey(0);
       return 0;
}
5
彩色直方图的绘制：
int main()
{
       Mat srcImage = imread("mask.jpg");
       imshow("【原图】", srcImage);
       int channels = 0;
       MatND dstHist;
       int histSize = 256 ;
       float midRanges[] = { 0, 256 };
       const float *ranges[] = { midRanges };
       calcHist(&srcImage, 1, &channels, Mat(), dstHist, 1, &histSize, ranges, true, false);
       //绘制蓝色通道
       Mat b_drawImage = Mat::zeros(Size(256, 256), CV_8UC3);
       double g_dHistMaxValue = 0;
       minMaxLoc(dstHist, 0, &g_dHistMaxValue, 0, 0);
       for (int i = 0; i < histSize; i++)
       {
              int value = cvRound(dstHist.at<float>(i) * 256 * 0.9 / g_dHistMaxValue);
              rectangle(b_drawImage,
                     Point(i * 8, b_drawImage.rows - 1),
                     Point(i * 8 + 256 / histSize, b_drawImage.rows - 1 - value)
                     ,Scalar(255, 0, 0), -1);
       }
       imshow("【蓝色通道的直方图】", b_drawImage);
       //绘制绿色通道
       channels = 1;
       calcHist(&srcImage, 1, &channels, Mat(), dstHist, 1, &histSize, ranges, true, false);
       Mat g_drawImage = Mat::zeros(Size(256, 256), CV_8UC3);
       minMaxLoc(dstHist, 0, &g_dHistMaxValue, 0, 0);
       for (int i = 0; i < histSize; i++)
       {
              int value = cvRound(dstHist.at<float>(i) * 256 * 0.9 / g_dHistMaxValue);
              rectangle(g_drawImage,
                     Point(i * 8, g_drawImage.rows - 1),
                     Point(i * 8 + 256 / histSize, g_drawImage.rows - 1 - value),
                     Scalar(0, 255, 0), -1);
       }
       imshow("【绿色通道的直方图】", g_drawImage);
       //绘制红色通道
       channels = 2;
       calcHist(&srcImage, 1, &channels, Mat(), dstHist, 1, &histSize, ranges, true, false);
       Mat r_drawImage = Mat::zeros(Size(256, 256), CV_8UC3);
       minMaxLoc(dstHist, 0, &g_dHistMaxValue, 0, 0);
       for (int i = 0; i < histSize; i++)
       {
              int value = cvRound(dstHist.at<float>(i) * 256 * 0.9 / g_dHistMaxValue);
              rectangle(r_drawImage,
                     Point(i * 8, r_drawImage.rows - 1),
                     Point(i * 8 + 256 / histSize, r_drawImage.rows - 1 - value),
                     Scalar(0, 0, 255), -1);
       }
       imshow("【红色通道的直方图】", r_drawImage);
       waitKey(0);
       return 0;
}
6
【注】：
calhist()函数求得的直方图返回值是一个一维或三维等的矩阵；不是二维；
经由过程hist.at<float>(i)格局拜候；