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使用OpenCV进行直方图统计

2023-09-10 16:11:07 深夜i -- --

OpenCV 直方图统计图像处理特征提取

直方图是图像处理中常用的一种工具，它可以对图像的像素值进行统计分析。使用OpenCV这个强大的图像处理库，我们可以很方便地实现直方图统计的功能。

首先，我们需要加载一张图像到程序中。使用OpenCV的`imread`函数可以很容易地将图像加载到内存中。我们可以指定图像的路径并调用该函数，将图像读入一个Mat对象中。


// 加载图像
Mat image = imread("image.jpg", IMREAD_COLOR);

接下来，我们可以将彩色图像转换为灰度图像，以便进行直方图统计。通过调用OpenCV的`cvtColor`函数，并使用`COLOR_BGR2GRAY`参数，我们可以实现这个转换。


// 将彩色图像转换为灰度图像
Mat grayImage;
cvtColor(image, grayImage, COLOR_BGR2GRAY);

现在，我们可以创建一个用于存储直方图的数组。这个数组的大小取决于我们想要统计的像素值范围。比如，如果我们想要统计0到255的像素值范围内的直方图，那么我们可以创建一个大小为256的int类型数组。


// 创建直方图数组
int histogram[256] = {0};

接下来，我们需要从灰度图像中遍历每个像素，并统计每个像素值的出现次数。通过使用OpenCV的`at`函数，并传入像素的坐标，我们可以获取像素的值。然后，我们可以使用这个像素值作为直方图数组的索引，并将对应位置的值加1。


// 统计直方图
for (int i = 0; i < grayImage.rows; i++) {
  for (int j = 0; j < grayImage.cols; j++) {
    int pixel = grayImage.at<uchar>(i, j);
    histogram[pixel]++;
  }
}

最后，我们可以将直方图的结果打印出来或者将其可视化。通过遍历直方图数组，我们可以看到每个像素值对应的出现次数。


// 打印直方图
for (int i = 0; i < 256; i++) {
  cout << "Pixel value " << i << ": " << histogram[i] << endl;
}

使用OpenCV进行直方图统计非常简单，通过几个简单的步骤，我们可以获得图像中不同像素值的分布情况。这对于图像处理和计算机视觉任务非常有用，比如图像增强、图像分割等。

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