利用openCV（C++）实现Halcon中的min_max_gray函数的功能

openCV（c++）实现Halcon中的min_max_gray函数的功能

在halcon中有一个求最大最小灰度值的算子min_max_gray，算子的形式为
min_max_gray(Regions, Image : : Percent : Min, Max, Range)
其中Regions参数为ROI区域，也就是需要计算最大最小灰度值的区域。
Image是需要计算最大最小灰度值的图像，如果传入的是RGB三通道图像，则算子自动将彩色图像转换为黑白图像进行计算。
Min是最小的灰度值。
Max是最大灰度值。
Range是灰度值的跨度，也就是Max-Min的值。
Percent这个是百分比参数，个人觉得作用非常大。在halcon的帮助文档中是这样介绍的“Percentage below (above) the absolute maximum (minimum).”。翻译过来是“高于（低于）最大（最小）值的百分比”。对于这个解释可能不是很好理解，经过多次测试，发现这个参数的实际意义是这样。如果percent参数设置为5，那么图像中灰度值最大和最小的5%的像素不参与最大最小灰度值的计算。例如：宽为256高为1的图像，包含从0到255范围内的每一个灰度的像素，即图象是这样
[0,1,2,3,4,5,7,8…251,252,253,254,255]
如果percent设置为5，那么忽略掉5%的最大最小像素，即忽略256*5%=10.24个像素，即10个像素，因此最大的10个像素[246，247，248，249，250，251，252，253，254，255]和最小的10个像素[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]被忽略，再次强调忽略的是10个像素，而不是10个像素级。此时min_max_gray这个算子返回的的最大值是245，最小值是10。当percent=50时，min=max，当percent=0，因为这个参数的存在，所以在计算最大最小灰度值的时候，可以通过对该参数进行设置从而计算出大趋势下的极大值和极小值，避免存在极亮或极暗的点而造成干扰。
在openCV中也存在计算极大极小值的函数，如minMaxLoc和minMaxIdx，两者都是计算极值，但是存在一个共同的问题，就是如果图像存在极值点，例如椒盐噪声，那么利用这两个函数计算出的极值就可能会受到干扰。在网上找了一下，没有发现openCV中查找极值的函数有类似min_max_gray算子中percent功能的参数。
由于项目采用openCV开发，使用到了percent参数所提供的功能，因此自己利用直方图写了一个简单的算法。函数没有判断图像通道数，图像位数等功能，只是实现了基本功能。下面贴出具体的代码：

void minMaxGray(const Mat image, int percent, int &maxValue, int &minValue)
{
	percent = percent > 50 ? 50 : percent;//忽略的百分比最大为50%
	int histSize = 256;//bin数目
	float range[] = { 0, 255 };//灰度范围
	const float* histRange = { range };
	Mat hist;
	calcHist(&image, 1, 0, Mat(), hist, 1, &histSize, &histRange, true, false);// 计算直方图:
	
	float totalPix = image.rows*image.cols;//计算图像的总像素数目
	float ignorePixMax, ignorePixMin;
	ignorePixMax = ignorePixMin = round(totalPix*percent / 100);//计算忽略的最大值最小值像素数目
	bool maxFlag = false, minFlag = false;//最大最小值遍历结束标志位
	maxValue= 255, minValue= 0;//计算出的最大最小灰度值
	for (int i = 0; i < histSize; i++)
	{
		//遍历所有bin，即灰度等级
		if (maxFlag == false && ignorePixMax - hist.at(255 - i) >= 0)
		{
			//如果忽略的像素数超过当前bin中的像素数目，则最大灰度值向下递减一个灰度值
			ignorePixMax = ignorePixMax - hist.at(255 - i);
			maxValue= 255 - i - 1;
		}
		else
		{
			maxFlag = true;//找到最大值，标志位置ture
		}

		if (minFlag == false && ignorePixMin - hist.at(i) >= 0)
		{
			ignorePixMin = ignorePixMin - hist.at(i);
			minValue= i + 1;
		}
		else
		{
			minFlag = true;//找到最小值，标志位置ture
		}
		if (maxFlag&&minFlag)
		{
			break;//找到最大最小值，跳出循环
		}
	}
}

对编写的这段代码进行了测试，选择了一张图像分别利用这段代码和halcon中的min_max_gray算子进行极值点的计算，percent分别给了0，4，5，10，30，50，两者检测结果均相同。

补充：min_max_gray算子可以设定ROI区域，也就在划定的区域范围计算极值。在上面给出的代码中稍加修改即可实现类似的功能，程序中利用calccHist函数计算直方图，
calcHist(&srcImage, 1, 0, Mat(), hist, 1, &histSize, &histRange, true, false)
其中传入的第4个参数即掩膜图像，也就是ROI区域，通过传递一个掩膜图像即可限定计算极值的区域范围。
水平有限，难免有错误和不足之处，恳请批评指正。