openCV学习笔记十三：直方图计算及绘制

直方图是对数据进行统计的一种方式，可以直观表现图像某属性数值的一种方式。
1.计算直方图——calcHist()
void calcHist(const Mat* arrays, int narrays, const int* channels, InputArray mask, SparseMat&hist, int dims, const int* histSize, const float** ranges, bool uniform=true, bool accumulate=
false )；
arrays。输入的图像的指针，可以是多幅图像，所有的图像必须有同样的深度（CV_8U or CV_32F）。同时一副图像可以有多个channes。
narrays。输入的图像的个数。
channels。用来计算直方图的channes的数组。比如输入是2副图像，第一副图像有0，1，2共三个channel，第二幅图像只有0一个channel，
那么输入就一共有4个channes，如果int channels[3] = {3, 2, 0}，那么就表示是使用第二副图像的第一个通道和第一副图像的第2和第0个通道来计
算直方图。
mask。掩码。如果mask不为空，那么它必须是一个8位（CV_8U）的数组，并且它的大小的和arrays[i]的大小相同，值为1的点将用来计算
直方图。
hist。计算出来的直方图
dims。计算出来的直方图的维数。
histSize。在每一维上直方图的个数。简单把直方图看作一个一个的竖条的话，就是每一维上竖条的个数。
ranges。用来进行统计的范围。比如
float rang1[] = {0, 20};
float rang2[] = {30, 40};
const float *rangs[] = {rang1, rang2};那么就是对0，20和30，40范围的值进行统计。
uniform。每一个竖条的宽度是否相等。
2.完成了三种直方图的绘制：一维灰度直方图；一维灰度直方图(不均匀)；BGR三色直方图；

// A code block
var foo = 'bar';

一维灰度直方图代码如下

#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
 Mat srcImg = imread("1.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
 int nimages = 1;//图像的个数
 int channels = 0;//需要统计通道的索引
 Mat mask = Mat(); 
 Mat histImg;//存放输出的直方图 
 int dims = 1;//需要计算的直方图的维度 
 int histSize = 256;//计算的直方图的分组数 
 float range[] = { 0, 256 };//表示直方图每一维度的取值范围[0,256) 
 const float* ranges[] = { range };//参数形式需要,表示每一维度数值的取值范围 
 calcHist(&srcImg,nimages,&channels,mask,histImg,dims,&histSize,ranges);//计算直方图 
 //2.绘制直方图 
 double minValue = 0; 
 double maxValue = 0; 
 minMaxLoc(histImg,&minValue,&maxValue);//得到计算出的直方图中的最小值和最大值
 int width = histSize;//定义绘制直方图的宽度，令其等于histSize   
 int height = 400;//定义绘制直方图的高度 
 Mat dstImg = Mat::zeros(Size(width,height),CV_8UC3);//宽为histSize，高为height 
 for (int i = 0; i < histSize;i++)//遍历histImg 
 {  
  float binValue = histImg.at<float>(i);//得到histImg中每一分组的值
  } 
  imshow("srcImg",srcImg);   
  imshow("Histogram", dstImg); 
  waitKey(0);
  cout <<"i: "<<i<<" ,binValue: "<<binValue<< endl; 
  float realValue = (binValue / maxValue)*height;//归一化数据，缩放到图像的height之内  
  cout << "i: " << i << " ,realValue: " << realValue << endl;  //用直线方法绘制直方图，注意两端点坐标的计算 
  line(dstImg, Point(i, height - 1), Point(i, height - 1 - realValue), Scalar(255,0,0), 1); 
  return 0;
}

运行结果如下：

// A code block
var foo = 'bar';

一维灰度直方图(不均匀)代码如下

#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
///一维灰度直方图(不均匀)
 //1.计算直方图
 Mat srcImg = imread("1.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
 int nimages = 1;//图像的个数 
 int channels = 0;//需要统计通道的索引 
 Mat mask = Mat(); Mat histImg;//存放输出的直方图 
 int dims = 1;//需要计算的直方图的维度 
 int histSize = 5;//计算的直方图的分组数 
 float range[] = { 0, 50,100,150,200,256 };//表示直方图每一维度的取值范围 
 const float* ranges[] = { range };//参数形式需要,表示每一维度数值的取值范围 //计算直方图,注意最后的直方图是否均匀的标识符置为false
 calcHist(&srcImg, nimages, &channels, mask, histImg, dims, &histSize, ranges,false); 
 //2.绘制直方图 
 double minValue = 0; 
 double maxValue = 0; 
 minMaxLoc(histImg, &minValue, &maxValue);//得到计算出的直方图中的最小值和最大值 
 int width = 400;//定义绘制直方图的宽度 
 int height = 400;//定义绘制直方图的高度
 Mat dstImg = Mat::zeros(Size(width, height), CV_8UC3);//宽为histSize，高为height
for (int i = 0; i < histSize; i++)//遍历histImg 
 {  
  float binValue = histImg.at<float>(i);//得到histImg中每一分组的值  
  cout << "i: " << i << " ,binValue: " << binValue << endl;  
  float realValue = (binValue / maxValue)*height;//归一化数据，缩放到图像的height之内  
  cout << "i: " << i << " ,realValue: " << realValue << endl;  //用矩形方法绘制直方图，注意左上点和右下点坐标的计算  
  rectangle(dstImg,Point(40*i,height-1-realValue),Point(40*i+20,height-1),Scalar(255,0,0),-1); 
 } 
imshow("srcImg", srcImg);   
 imshow("Histogram", dstImg); 
 waitKey(0);
 return 0;
 }

运行结果如下：

// A code block
var foo = 'bar';

BGR三色直方图代码

#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
///BGR三色直方图绘制
 //1.计算BGR三个通道的直方图 
 Mat srcImg = imread("1.jpg",CV_LOAD_IMAGE_COLOR); 
 int nimages = 1;//图像的个数 
 Mat mask = Mat(); 
 int dims = 1;//需要计算的直方图的维度 
 int histSize = 256;//计算的直方图的分组数 
 float range[] = { 0, 256 }; 
 const float* ranges[] = { range };//参数形式需要，表示直方图每一维度的取值范围
 Mat histImg_B;//存放输出的蓝色通道的直方图 
 int channels_B = 0;//蓝色通道的索引 
 calcHist(&srcImg, nimages, &channels_B, mask, histImg_B, dims, &histSize, ranges);//计算蓝色通道直方图 
 Mat histImg_G;//存放输出的绿色通道的直方图 
 int channels_G = 1;//绿色通道的索引 
 calcHist(&srcImg, nimages, &channels_G, mask, histImg_G, dims, &histSize, ranges);//计算绿色通道直方图 
 Mat histImg_R;//存放输出的红色通道的直方图
int channels_R = 2;//红色通道的索引 
 calcHist(&srcImg, nimages, &channels_R, mask, histImg_R, dims, &histSize, ranges);//计算红色通道直方图 
 //2.绘制BGR三个通道的直方图 
 double minValue_B = 0; 
 double maxValue_B = 0; 
 minMaxLoc(histImg_B,&minValue_B,&maxValue_B);//得到蓝色通道直方图中的最小值和最大值 
 double minValue_G = 0;
 double maxValue_G = 0; 
 minMaxLoc(histImg_G, &minValue_G, &maxValue_G);//得到绿色通道直方图中的最小值和最大值 
 double minValue_R = 0; double maxValue_R = 0;
 minMaxLoc(histImg_R, &minValue_R, &maxValue_R);//得到红色通道直方图中的最小值和最大值 
 int width = histSize;//定义绘制直方图的宽度，令其等于histSize 
 int height = 400;//定义绘制直方图的高度 
 Mat dstImg = Mat::zeros(Size(3*histSize,height),CV_8UC3);//宽为3*histSize，高为height 
 for (int i = 0; i < histSize;i++)//遍历histImg 
 {  //绘制蓝色通道直方图 
  float binValue_B = histImg_B.at<float>(i);//得到histImg中每一分组的值  
  cout <<"i: "<<i<<" ,binValue_B: "<<binValue_B<< endl;  
  float realValue_B = (binValue_B / maxValue_B)*height;//归一化数据，缩放到图像的height之内  
  cout << "i: " << i << " ,realValue_B: " << realValue_B << endl;  //用直线方法绘制直方图，注意两端点坐标的计算 
  line(dstImg, Point(i, height - 1), Point(i, height - 1 - realValue_B), Scalar(255,0,0), 1);  //绘制绿色通道直方图 
  float binValue_G = histImg_G.at<float>(i);//得到histImg中每一分组的值  
  cout << "i: " << i << " ,binValue_G: " << binValue_G << endl;  
  float realValue_G = (binValue_G / maxValue_G)*height;//归一化数据，缩放到图像的height之内  
  cout << "i: " << i << " ,realValue_G: " << realValue_G << endl;  //用直线方法绘制直方图，两端点横坐标在之前的基础上加上histSize 
  line(dstImg, Point(i + histSize, height - 1), Point(i + histSize, height - 1 - realValue_G), Scalar(0, 255, 0), 1);  //绘制红色通道直方图
  float binValue_R = histImg_R.at<float>(i);//得到histImg中每一分组的值 
  cout << "i: " << i << " ,binValue_R: " << binValue_R << endl;  
  float realValue_R = (binValue_R / maxValue_R)*height;//归一化数据，缩放到图像的height之内 
  cout << "i: " << i << " ,realValue_R: " << realValue_R << endl;  //用直线方法绘制直方图，两端点横坐标在之前的基础上加上2*histSize 
  line(dstImg, Point(i + 2 * histSize, height - 1), Point(i + 2 * histSize, height - 1 - realValue_R), Scalar(0, 0, 255), 1);
 }
  namedWindow("srcImg", CV_WINDOW_NORMAL);//定义一个窗口，CV_WINDOW_NORMAL大小可调整 
imshow("srcImg", srcImg); 
 namedWindow("BGR Histogram", CV_WINDOW_NORMAL);//定义一个窗口，CV_WINDOW_NORMAL大小可调整 
 imshow("BGR Histogram", dstImg); 
 waitKey(0);
 return 0;
 }

运行结果如下：