opencv學習筆記C++繪制灰度直方圖
直方圖的計算很簡單,無非就是遍歷圖像的像素,統計每個灰度級的個數,opencv中calcHist函數能夠同時計算過個圖像,多個通道,不同灰度范圍的灰度直方圖。
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);
參數釋義
images
輸入的圖像
nimages
輸入的圖像個數
channels
統計直方圖第幾通道
mask
可選的操作掩碼
hist
輸出的直方圖數組
dims
需要統計直方圖通道的個數
histSize
直方圖分成多少個區間
ranges
像素值區間
uniform
是否進行歸一化處理
accumulate
在多個圖像時是否計算像素值個數
接下來直接看代碼:
Mat img; img = imread("貓1.jpg",0); int channels[] = { 0 }; int bins = 256; Mat hist; int hist_size[] = { bins }; float range[] = { 0,256 }; const float*ranges[] = { range }; calcHist(&img, 1, 0, Mat(), hist, 1, hist_size, ranges); double max_val; minMaxLoc(hist, 0, &max_val);//定義矩陣中最小值,最大值的位置 int scale = 2; int hist_height =256; Mat hist_ing = Mat::zeros(hist_height, scale*bins, CV_8UC3); for (int i = 0; i < bins; i++) { float bin_val = hist.at<float>(i);//圖像的灰度頻率表 int inten = cvRound(bin_val*hist_height / max_val);//繪制高度 rectangle(hist_ing, Point(scale*i, hist_height - 1), Point((i + 1)*scale - 1, hist_height - inten), CV_RGB(255, 255, 255)); } imshow("直方圖", hist_ing); waitKey(0);
效果如下:
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