OpenCV 中的直方图操作 |21xrx.com

OpenCV 中的直方图操作

2023-11-13 21:06:50 深夜i -- --

OpenCV 直方图操作

直方图是图像处理中常用的一种技术，可以用来对图像进行分析和处理。OpenCV 是一个开源计算机视觉库，提供了丰富的图像处理函数和工具，其中也包括直方图操作。

直方图是图像中各个灰度级别像素的频率分布图。通过统计图像中每个像素灰度级别的数量，可以了解到图像中不同灰度级别的出现频率和分布情况。OpenCV 提供了一系列的函数，可以方便地计算和操作图像的直方图。

首先，使用 OpenCV 中的 cv::calcHist() 函数可以计算图像的直方图。这个函数接受一张输入图像和一些额外的参数，如通道数、灰度级别的范围等。函数返回一个表示直方图的数组，其中每个元素表示了对应灰度级别的像素数量。

例如，下面的代码可以计算一张灰度图像的直方图：


cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
cv::Mat hist;
int histSize = 256;
float range[] = 0;
const float* histRange = {range};
cv::calcHist(&image, 1, 0, cv::Mat(), hist, 1, &histSize, &histRange);

在计算完直方图后，可以使用 cv::normalize() 函数将直方图归一化到一定的范围内。这样可以方便地进行直方图的比较和显示。例如，可以将直方图的值映射到一个图像上，将高频部分显示为亮的区域，低频部分显示为暗的区域。


cv::normalize(hist, hist, 0, 255, cv::NORM_MINMAX);
cv::Mat histImage(256, 256, CV_8UC1, cv::Scalar(0));
for(int i = 0; i < histSize; i++) {
  int intensity = static_cast<int>(hist.at<float>(i));
  cv::line(histImage, cv::Point(i, 256), cv::Point(i, 256 - intensity), cv::Scalar(255));
}
cv::imshow("Histogram", histImage);

除了计算和显示直方图，OpenCV 还提供了其他一些直方图相关的函数。例如，可以使用 cv::compareHist() 函数比较两个直方图的相似度。该函数接受两个直方图和一种比较方法作为参数，返回一个表示相似程度的值。


double similarity = cv::compareHist(hist1, hist2, cv::HISTCMP_CORREL);

另外，OpenCV 还提供了一些直方图均衡化的函数。直方图均衡化是一种图像增强的方法，通过增大图像的对比度，使图像更加清晰和易于分析。使用 cv::equalizeHist() 函数可以对图像进行直方图均衡化。


cv::Mat equalizedImage;
cv::equalizeHist(image, equalizedImage);

总之，直方图是一种有用的图像分析工具，在计算机视觉领域有广泛的应用。OpenCV 提供了丰富的直方图操作函数和工具，使得直方图的计算和处理变得简单和高效。通过这些函数，我们可以更好地理解和处理图像数据。无论是图像分析、目标检测还是图像增强，直方图都是一个不可或缺的工具。

上一篇: idea打包java可执行jar包

下一篇: OpenCV通道

评论区

()

相似文章