《opencv实用探索·十六》opencv直方图计算calcHist函数解析

直方图理解:
(对于8位灰度图像亮度/灰度为(0-255),12位灰度图像亮度/灰度为(0-4095))
以8位图像为例,亮度分为0到255共256个数值,数值越大,代表的亮度越高。其中0代表纯黑色的最暗区域,255表示最亮的纯白色。亮度分为了5个区域,分别是黑色,阴影,中间调,高光和白色。直方图用来统计一幅图像某个亮度像素数量。
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直方图函数解析:

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 );

images: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。
nimages:输入图像的个数
channels:需要统计直方图的第几通道。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:掩膜,如果是空矩阵则表示图像中所有位置的像素都计入直方图中,如果mask不为空,那么它必须是一个8位(CV_8U)的数组,并且与输入图像尺寸相同,找到mask非0像素区域,把这些区域对应到输入图像区域,然后把这些区域参与直方图计算。
hist:输出的直方图数组
dims:需要统计直方图通道的个数,通常为1
histSize:指的是直方图分成多少个区间,就是 bin的个数。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。HistSize=256,表示每一维有256数条,数条的高度代表像素值的个数。
const float** ranges: 统计像素值得区间。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。

这个就相当于横坐标,比如对像素值为0这个像素,如果数条的高度为100,表示有100个像素值为0的像素。
uniform=true::是否对得到的直方图数组进行归一化处理
accumulate=false:在多个图像时,是否累计计算像素值得个数

下面是一个8位三通道计算直方图案例:

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>using namespace cv;
using namespace std;int main() {// 读取图像Mat image = imread("your_image.jpg");if (image.empty()) {cerr << "Error: Could not read the image." << endl;return -1;}// 设置直方图参数int histSize = 256;  // 直方图的 bin 数量float range[] = {0, 256};  // 像素值范围const float* histRange = {range};bool uniform = true;  // 直方图是否均匀bool accumulate = false;  // 是否累积直方图// 计算蓝色通道的直方图int channelB = 0;  // 蓝色通道索引Mat histB;calcHist(&image, 1, &channelB, Mat(), histB, 1, &histSize, &histRange, uniform, accumulate);// 计算绿色通道的直方图int channelG = 1;  // 绿色通道索引Mat histG;calcHist(&image, 1, &channelG, Mat(), histG, 1, &histSize, &histRange, uniform, accumulate);// 计算红色通道的直方图int channelR = 2;  // 红色通道索引Mat histR;calcHist(&image, 1, &channelR, Mat(), histR, 1, &histSize, &histRange, uniform, accumulate);// 绘制直方图int histWidth = 512;int histHeight = 400;int binWidth = cvRound((double) histWidth / histSize);Mat histImage(histHeight, histWidth, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 0));// 归一化直方图数据normalize(histB, histB, 0, histImage.rows, NORM_MINMAX, -1, Mat());normalize(histG, histG, 0, histImage.rows, NORM_MINMAX, -1, Mat());normalize(histR, histR, 0, histImage.rows, NORM_MINMAX, -1, Mat());// 绘制直方图for (int i = 1; i < histSize; ++i) {line(histImage, Point(binWidth * (i - 1), cvRound(histB.at<float>(i - 1))),Point(binWidth * (i), cvRound(histB.at<float>(i))),Scalar(255, 0, 0), 2, 8, 0);line(histImage, Point(binWidth * (i - 1), cvRound(histG.at<float>(i - 1))),Point(binWidth * (i), cvRound(histG.at<float>(i))),Scalar(0, 255, 0), 2, 8, 0);line(histImage, Point(binWidth * (i - 1),cvRound(histR.at<float>(i - 1))),Point(binWidth * (i), cvRound(histR.at<float>(i))),Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);}// 显示原始图像和直方图imshow("Original Image", image);imshow("Histogram", histImage);waitKey(0);return 0;
}

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也可也遍历拿到BGR每个通道下0-255每个灰度的像素个数
比如遍历B通道

for(int i = 0; i < 256; i++)
{float count = cvRound(histB.at<float>(i - 1);
}

0-256为每个灰度,for循环遍历每个灰度,并拿到该灰度下像素的个数,比如i=100,count=20表示,灰度为100的像素有20个。

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