图像处理算法系列 第四章 直方图

前言

直方图在图像处理中是个十分有用的概念，在图像处理领域有很大的作用。

我想了想，直方图其实就是个统计学的原理，统计出来图像本身一些特征，例如RGB,灰度 HSV等等一些特征出现的频率。

统计学在任何学科里面都有很高的使用价值，说的高深一点有宏观经济学，投资理财等等，说的通俗点博彩行业。当然这里指的多是外国的博彩bwin之类的赔率。中国的彩票就先忽略了，这种东西大家都懂得，庄家太大。

今天文章写的简单，后面有时间把直方图的均衡化 以及直方图对比写进来。

一概念

opencv里面给的定义是 Histograms are collected  counts  of data organized into a set of predefined  bins

根据多方面的定义加上自己的理解，直方图是一种统计的含义，它统计某一种特征值在给定范围和给定间隔的分布规律。

二算法

这个算法是最简单的，拿灰度直方图来说，给定的范围是0-225，给定的间隔是1.

那么就是统计这个图片从0-255的变化情况，在哪个值最多，哪个值最少。

更多细节查看 http://docs.opencv.org/doc/tutorials/imgproc/histograms/histogram_calculation/histogram_calculation.html#histogram-calculation

三代码

void caclHistMethod(Mat src, Mat &dst, int size, int begin ,int end)
{
	dst.create(1,size,CV_32F);
	float* p; 
	uchar* q;
	p = dst.ptr<float>(0);
	for(int i =0 ; i< size;i++)
	{
		p[i] = 0;
	}
	
	for(int i =0 ; i< src.rows;i++)
	{
		q = src.ptr<uchar>(i);
		for (int j = 0; j<src.cols;j++)
			p[q[j]]+=1;
	}

}

四效果图和数据

测试的图像还是lena.jpg前面文章中的那一张

效率

原始 本文