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使用OpenCV绘制直方图函数
2023-10-22 07:21:48 深夜i     --     --
OpenCV 绘制 直方图 函数 图像处理

在图像处理和计算机视觉领域中，直方图是一种非常重要的工具。它能够帮助我们了解图像的像素分布情况，从而更好地理解图像的特征和内容。在OpenCV中，有一个方便的函数可以用于绘制直方图，即cv::calcHist()函数。

首先，我们需要导入OpenCV库，并读取一张图像。假设我们要绘制的直方图是灰度图像的直方图，那么我们可以使用以下代码：



#include <opencv2/opencv.hpp>


int main()


{


  // 读取灰度图像


  cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);


  // 初始化直方图参数


  int histSize = 256; // 直方图横轴的大小，表示灰度级别的个数


  float range[] = 0; // 像素值的范围


  const float* histRange = { range };


  // 计算直方图


  cv::Mat hist;


  cv::calcHist(&image, 1, 0, cv::Mat(), hist, 1, &histSize, &histRange);


  // 创建直方图画布


  int histWidth = 512, histHeight = 400;


  int binWidth = cvRound((double)histWidth / histSize);


  cv::Mat histImage(histHeight, histWidth, CV_8UC3, cv::Scalar(0, 0, 0));


  // 归一化直方图数据


  cv::normalize(hist, hist, 0, histImage.rows, cv::NORM_MINMAX, -1, cv::Mat());


  // 绘制直方图


  for (int i = 0; i < histSize; i++)


  {


    int binHeight = cvRound(hist.at<float>(i) * histHeight / 255);


    cv::rectangle(histImage, cv::Point(i * binWidth, histHeight), cv::Point((i + 1) * binWidth, histHeight - binHeight),


      cv::Scalar(0, 0, 255), -1);


  }


  // 显示直方图


  cv::imshow("Histogram", histImage);


  cv::waitKey(0);


  return 0;


}

首先，我们通过cv::imread()函数读取一张灰度图像，并将其存储在名为`image`的`cv::Mat`对象中。接下来，我们定义了直方图的参数，如横轴大小、像素值范围等。

然后，我们使用cv::calcHist()函数计算直方图。这个函数接受几个参数，包括输入图像、图像数量、通道索引、掩模、输出直方图、直方图维度、直方图尺寸数组以及像素值范围数组。在本例中，我们使用灰度图像作为输入，并将直方图的维度设置为1，即一维直方图。

计算出直方图后，我们创建一个用于绘制直方图的画布。这个画布是一个大小为`histWidth×histHeight`的`CV_8UC3`类型的`cv::Mat`对象，颜色为黑色。

接下来，我们对直方图数据进行归一化操作，以便在绘制直方图时能够将其范围映射到画布上。

最后，我们使用一个循环来遍历直方图的每个灰度级别，并根据其值绘制一个矩形条到画布上。矩形条的高度根据归一化的直方图值来确定，宽度根据直方图横轴大小和灰度级别个数来计算。

最后，我们使用cv::imshow()函数显示出绘制好的直方图，并使用cv::waitKey()函数等待用户按下键盘按键后关闭窗口。

通过使用OpenCV的cv::calcHist()函数，我们可以轻松地计算和绘制图像的直方图，从而更好地理解图像的信息和特征。这在图像处理和计算机视觉任务中都非常有用。

  
  

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