【opencv学习笔记】025之直方图计算 - calcHist函数详解

前言

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1、calcHist函数是干什么滴？

这个问题嘛，看看标题，标题，对啊，你这么聪明，一定猜得到：

calcHist函数是用来计算图像直方图的。

2、calcHist函数调用形式

C++: void 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 )

参数详解：

onst Mat* images：输入图像

 int nimages：输入图像的个数

const int* channels：需要统计直方图的第几通道

InputArray mask：掩膜，，计算掩膜内的直方图  ...Mat()

OutputArray hist:输出的直方图数组

int dims：需要统计直方图通道的个数

const int* histSize：指的是直方图分成多少个区间，就是 bin的个数

const float** ranges： 统计像素值得区间

bool uniform=true::是否对得到的直方图数组进行归一化处理

bool accumulate=false：在多个图像时，是否累计计算像素值得个数

3、实战分析及代码展示

    我们需要把下面这个图像的直方图计算并画在画布上。一共有如下几个步骤：

        1.创建一些矩阵；

        2.加载原图像；

        3.使用OpenCV函数 split() 将图像分割成3个单通道图像；

        4.设定像素取值范围，我们知道像素值的范围是 [0,255]；

        5.使用OpenCV函数calcHist() 分别计算三个通道的直方图；

        6.创建显示直方图的画布并使用 normalize() 函数归一化直方图；

        7.最后显示直方图并等待用户退出程序；

#define INPUT_TITLE "input image"
#define OUTPUT_TITLE "直方图计算"

#include
#include

using namespace std;
using namespace cv;

int main() {
	Mat src, dst;
        //加载图像
        src = imread("D:/equalizeHist.jpg");
	if (!src.data)
	{
		cout << "ERROR : could not load image.";
		return -1;
	}
	namedWindow(INPUT_TITLE, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	namedWindow(OUTPUT_TITLE, CV_WINDOW_AUTOSIZE);

	imshow(INPUT_TITLE, src);

	//分通道显示
	vector bgr_planes;
	split(src, bgr_planes);

	//设定像素取值范围
	int histSize = 256;
	float range[] = { 0,256 };
	const float *histRanges = { range };

        //三个通道分别计算直方图
	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);

	//创建直方图画布并归一化处理
        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  在直方图画布上画出直方图
	for (int i = 0; i < histSize; i++)
	{
		line(histImage, Point((i - 1)*bin_w, hist_h - cvRound(b_hist.at(i - 1))), 
			Point((i)*bin_w, hist_h - cvRound(b_hist.at(i))), Scalar(255, 0, 0), 2, LINE_AA);
		line(histImage, Point((i - 1)*bin_w, hist_h - cvRound(g_hist.at(i - 1))),
			Point((i)*bin_w, hist_h - cvRound(g_hist.at(i))), Scalar(0, 255, 0), 2, LINE_AA);
		line(histImage, Point((i - 1)*bin_w, hist_h - cvRound(r_hist.at(i - 1))),
			Point((i)*bin_w, hist_h - cvRound(r_hist.at(i))), Scalar(0, 0, 255), 2, LINE_AA);
	}

        
        imshow(OUTPUT_TITLE, histImage);

	waitKey(0);
	return 0;
}

 

效果图