opencv 直方图calcHist

calcHist函数的channels参数和narrays以及dims共同来确定用于计算直方图的图像；

首先dims是最终的直方图维数，narrays指出了arrays数组中图像的个数，其中每一幅图像都可以是任意通道的【只要最终dims不超过32即可】
Channels为图像通道数，rgb为三个通道也就是2（012），
如果channels参数为0，则narrays和dims必须相等，否则弹出assert，此时计算直方图的时候取数组中每幅图像的第0通道。

当channels不是0的时候，用于计算直方图的图像是arrays中由channels指定的通道的图像，channels与arrays中的图像的对应关系，如channels的参数说明的，将arrays中的图像从第0幅开始按照通道摊开排列起来，然后channels中的指定的用于计算直方图的就是这些摊开的通道；
意思是本来index=r*256*256+g*256+b
顺序为rgb（opencv为bgr，所以应该为2 1 0）
假设有arrays中只有一幅三通道的图像image，那么narrays应该为1，如果是想计算3维直方图【最大也只能是3维的】，想将image的通道2作为第一维，通道0作为第二维，通道1作为第三维，则可以将channels设置为channesl={2,0,1};这样calcHist函数计算时就按照这个顺序来统计直方图。
可以看出channels不为0时narrays可以和dims不相等，只要保证arrays中至少有channels指定的通道就可以。

Opencv 计算直方图主要在函数calcHist_8u里面，而其中又有一个重要的函数
calcHistLookupTables_8u（）。他会计算出_tab[]，这个数组表示每个数应该处于的位置index。比如1 2 3 4 5 6 ；均匀3个size的直方图，那么1 2的index=0，3 4的index=1；5 6的index=2；直接通过hist[index[image[I,j]]]即可得到直方图，大大的加快了速度，
对于多维情况同样如此，二维计算方法应该是ima