C++ opencv灰度直方图

时间:2022-06-03 浅念念52 人气:0

直方图的计算很简单，无非就是遍历图像的像素，统计每个灰度级的个数，opencv中calcHist函数能够同时计算过个图像，多个通道，不同灰度范围的灰度直方图。

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);

参数释义

images 输入的图像

nimages 输入的图像个数

channels 统计直方图第几通道

mask 可选的操作掩码

hist 输出的直方图数组

dims 需要统计直方图通道的个数

histSize 直方图分成多少个区间

ranges 像素值区间

uniform 是否进行归一化处理

accumulate 在多个图像时是否计算像素值个数

接下来直接看代码：

	Mat img;
	img = imread("猫1.jpg",0);
	int channels[] = { 0 };
	int bins = 256;
	Mat hist;
	int hist_size[] = { bins };
	float range[] = { 0,256 };
	const float*ranges[] = { range };
	calcHist(&img, 1, 0, Mat(), hist, 1, hist_size, ranges);
	double max_val;
	minMaxLoc(hist, 0, &max_val);//定义矩阵中最小值，最大值的位置
	int scale = 2;
	int hist_height =256;
	Mat hist_ing = Mat::zeros(hist_height, scale*bins, CV_8UC3);
	for (int i = 0; i < bins; i++)
	{
		float bin_val = hist.at<float>(i);//图像的灰度频率表
		int inten = cvRound(bin_val*hist_height / max_val);//绘制高度
		rectangle(hist_ing, Point(scale*i, hist_height - 1), Point((i + 1)*scale - 1, hist_height - inten), CV_RGB(255, 255, 255));
	}
	imshow("直方图", hist_ing);
	waitKey(0);

效果如下：

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