直方圖統計使用的函數是

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 );1.images是輸入圖片，
2.nimages是輸入圖片數目
3.channels:統計的通道，例如{0}或者{0,1,2}
3.mask:掩碼
4.hist:統計輸出結果
5.dims:維數
6.histSize：每一維的直方圖的尺寸大小
7.ranges:直方圖每一維的數據大小范圍。例如：{{0,2555}}（統計1個通道），{{0,2555}，{0,2555}，{0,2555}}（統計3個通道）
8.最后的參數默認為true，false。我的源代碼：
#include <cv.h>#include <opencv2/core/core.hpp>  #include <opencv2/imgPRoc/imgproc.hpp>  #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> using namespace std;using namespace cv;void mycalhist(Mat image){	MatND hist;	int bins = 256;        	int hist_size[] = {bins};        	float range[] = { 0, 256 };        	const float* ranges[] = { range};      	int channels[] = {0};    	calcHist(&image, 1, channels, Mat(), // do not use mask            hist, 1, hist_size, ranges,            true, // the histogram is uniform            false);		//計算出出現的頻率	int sum=image.cols*image.rows;	float p[256];	for(int i=0;i<256;i++){		p[i]=hist.at<float>(i)/(1.0*sum);		//cout<<p[i]<<" ";		}	double max_val;  //直方圖的最大值 	minMaxLoc(hist, 0, &max_val, 0, 0); //計算直方圖最大值	//畫出直方圖	int maxheight=256;	Mat image2=Mat::zeros(256,2*256, CV_8UC3);	for(int i=0;i<256;i++){		//		計算高度		double height=(maxheight*hist.at<float>(i))/(1.0*max_val);		//畫出對應的高度圖		//坐標體系中的零點坐標定義為圖片的左上角，X軸為圖像矩形的上面那條水平線，從左往右；Y軸為圖像矩形左邊的那條垂直線，從上往下。在Point(x,y)和Rect(x,y)中，第一個參數x代表的是元素所在圖像的列數，第二個參數y代表的是元素所在圖像的行數，而在at(x,y)中是相反的。		rectangle(image2,Point(i*2,255),                	Point((i+1)*2 - 1, 255-height),                	CV_RGB(255,255,255));		}	imshow("hist",image2);		//cout<<endl;}int main( int argc, char** argv ){	Mat image=imread("./1.jpg",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);	mycalhist(image);	waitKey(0); 	return 0;}
原圖像：
統計結果：