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OpenCV calcHist()函数及其用法详解

article 2024/11/13 19:06:33

OpenCV calcHist()函数原型共有三个，如下：

该函数计算一个或多个数组的直方图。用于递增直方图箱的元组的元素取自同一位置的相应输入数组。

函数参数：

images 源（图像）数组。它们都应具有相同的深度、CV_8U、CV_16U 或 CV_32F 以及相同的大小。每个都可以有任意数量的通道。

nimages 源图像数量

channels 用于计算直方图的维度通道列表。第一个数组通道从 0 到 images[0].channels()-1 计数，第二个数组通道从 images[0].channels() 到 images[0].channels() + images[1] 计数。通道()-1，等等。

mask 可选掩模。如果矩阵不为空，则它必须是与 images[i] 大小相同的 8 位数组。非零掩码元素标记直方图中计数的数组元素。

hist 输出直方图，它是密集或稀疏的 dims 维数组。

dims 直方图维数，必须为正且不大于 CV_MAX_DIMS（在当前 OpenCV 版本中等于 32）。

histSize 每个维度的直方图数组大小

ranges 每个维度中直方图 bin 边界的 dims 数组的数组。当直方图是均匀的 (uniform =true) 时，对于每个维度 i，足以指定第 0 个直方图 bin 的下限（包含）边界 L0 和上限（不包含）边界 UhistSize[i]−1最后一个直方图 bin histSize[i]-1 。也就是说，在均匀直方图的情况下，每个 range[i] 都是一个包含 2 个元素的数组。当直方图不均匀时（uniform=false），则每个range[i]包含histSize[i]+1个元素：L0,U0=L1,U1=L2,...,UhistSize[i]−2=LhistSize [i]−1,UhistSize[i]−1 。不在 L0 和 UhistSize[i]−1 之间的数组元素不计入直方图中。

uniform 指示直方图是否均匀的标志

accumulate 累积标志。如果设置了，直方图在分配时不会被清除。此功能使您能够从多组数组计算单个直方图，或及时更新直方图。

这是一个重载成员函数，为方便起见而提供。它与上述函数的不同之处仅在于它接受的参数。该重载函数使用 SparseMat 进行输出。

这是一个重载成员函数，为方便起见而提供。它与上述函数的不同之处仅在于它接受的参数。该重再函数仅支持统一直方图。 range 参数可以是空向量，也可以是 histSize.size()*2 元素（histSize.size() 元素对）的展平向量。每对的第一个和第二个元素指定下边界和上边界。

用法示例

新建一个控制台应用程序Project。在源程序中加入如下代码：

#include <iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    Mat src = imread("1.jpeg");
    if (src.empty())
    {
        cout << "Cann't open the image!" << endl;
        return -1;
    }
    imshow("Src", src);

    vector<Mat> bgr;
    split(src, bgr);
    int numbins = 256;
    float range[] = { 0, 256 };
    const float* histRange = { range };
    Mat bhist, ghist, rhist;

    calcHist(&bgr[0], 1, 0, Mat(), bhist, 1, &numbins, &histRange);
    calcHist(&bgr[1], 1, 0, Mat(), ghist, 1, &numbins, &histRange);
    calcHist(&bgr[2], 1, 0, Mat(), rhist, 1, &numbins, &histRange);
    int width = 512;
    int height = 300;
    Mat histImage(height, width, CV_8UC3, Scalar(127, 127, 127));

    normalize(bhist, bhist, 0, height, NORM_MINMAX);
    normalize(ghist, ghist, 0, height, NORM_MINMAX);
    normalize(rhist, rhist, 0, height, NORM_MINMAX);

    int binStep = cvRound((float)width / numbins);

    for (int i = 1; i < numbins; i++)
    {
        line(histImage, Point(binStep * (i - 1), height - cvRound(bhist.at<float>(i - 1))), Point(binStep * i, height - cvRound(bhist.at<float>(i))), Scalar(255, 0, 0));
        line(histImage, Point(binStep * (i - 1), height - cvRound(ghist.at<float>(i - 1))), Point(binStep * i, height - cvRound(ghist.at<float>(i))), Scalar(0, 255, 0));
        line(histImage, Point(binStep * (i - 1), height - cvRound(rhist.at<float>(i - 1))), Point(binStep * i, height - cvRound(rhist.at<float>(i))), Scalar(0, 0, 255));
    }
    imshow("HistImage", histImage);

    waitKey(0);
}

试运行，结果如下：