opencv學習筆記（二十七）實例：顯示一張灰度圖片的直方圖

2019-11-08 02:02:15

字體：大中小

來源：轉載

供稿：網友

程序實例：

#include <opencv2/opencv.hpp>#define cvQueryHistValue_1D( hist, idx0 ) ((float)cvGetReal1D( (hist)->bins, (idx0)))int main( ) { iplImage * src= cvLoadImage("a.jpg"); IplImage* gray_plane = cvCreateImage(cvGetSize(src),8,1); cvCvtColor(src,gray_plane,CV_BGR2GRAY); int hist_size = 256; //直方圖尺寸 int hist_height = 256; float range[] = {0,255}; //灰度級的范圍 float* ranges[]={range}; //就是用指針指向這個數組，//然后這個指針就能訪問和控制這個數組了。 //創建一維直方圖，統計圖像在[0 255]像素的均勻分布 CvHistogram* gray_hist = cvCreateHist(1,&hist_size,CV_HIST_ARRAY,ranges,1); //計算灰度圖像的一維直方圖 cvCalcHist(&gray_plane,gray_hist,0,0); //歸一化直方圖 cvNormalizeHist(gray_hist,1.0); int scale = 2; //創建一張一維直方圖的“圖”，橫坐標為灰度級，縱坐標為像//素個數 IplImage* hist_image = cvCreateImage(cvSize(hist_size*scale,hist_height),8,3); cvZero(hist_image); //統計直方圖中的最大直方塊 float max_value = 0; cvGetMinMaxHistValue(gray_hist, 0,&max_value,0,0); //分別將每個直方塊的值繪制到圖中 for(int i=0;i<hist_size;i++) { float bin_val = cvQueryHistValue_1D(gray_hist,i); //像素i的概率 //為什么稱為概率呢？因為我們知道歸一化直方圖之后，所有的直方塊之和=1，//所以我們利用cvQueryHistValue_1D得到的直方塊的值其實就是概率了。 int intensity = cvRound(bin_val*hist_height/max_value); //要繪制的高度 cvRectangle(hist_image, cvPoint(i*scale,hist_height-1), cvPoint((i+1)*scale - 1, hist_height - intensity), CV_RGB(255,255,255)); } cvNamedWindow( "GraySource", 1 ); cvShowImage("GraySource",gray_plane); cvNamedWindow( "H-S Histogram", 1 ); cvShowImage( "H-S Histogram", hist_image ); cvWaitKey(0); }

代碼理解： 1、float* histRange = { range }; 就是用指針指向這個數組，然后這個指針就能訪問和控制這個數組了。 2、 int scale = 2; IplImage* hist_image = cvCreateImage(cvSize(hist_size*scale,hist_height),8,3); cvZero(hist_image); 這個hist_size*scale里面的“*”是“乘法”的意思，最終的圖像是橫坐標是縱坐標的2倍，scale換成1就是兩個一樣高。 3、cvRound——前面有，作用是對一個double型的數進行四舍五入，并返回一個整型數！畫直方圖的一般步驟： 1、將圖片黑白化（彩色圖片轉成3個通道，各個通道單獨處理）。 2、設置直方圖的range（要統計的灰度范圍，一般都是[0~255]）和尺寸。 3、創建一個直方圖，然后統計圖像在[0 255]像素的分布。 4、利用cvCalcHist計算。 5、利用 cvNormalizeHist歸一化直方圖。 6、創建一張圖片，再創建一個矩形，將直方圖“畫在其中”。 7、窗口顯示。這里寫圖片描述