opencv学习笔记（二十七）实例：显示一张灰度图片的直方图

2019-11-08 02:02:15

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程序实例：

#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; //直方图尺寸 int hist_height = 256; float range[] = {0,255}; //灰度级的范围 float* ranges[]={range}; //就是用指针指向这个数组，//然后这个指针就能访问和控制这个数组了。 //创建一维直方图，统计图像在[0 255]像素的均匀分布 CvHistogram* gray_hist = cvCreateHist(1,&hist_size,CV_HIST_ARRAY,ranges,1); //计算灰度图像的一维直方图 cvCalcHist(&gray_plane,gray_hist,0,0); //归一化直方图 cvNormalizeHist(gray_hist,1.0); int scale = 2; //创建一张一维直方图的“图”，横坐标为灰度级，纵坐标为像//素个数 IplImage* hist_image = cvCreateImage(cvSize(hist_size*scale,hist_height),8,3); cvZero(hist_image); //统计直方图中的最大直方块 float max_value = 0; cvGetMinMaxHistValue(gray_hist, 0,&max_value,0,0); //分别将每个直方块的值绘制到图中 for(int i=0;i<hist_size;i++) { float bin_val = cvQueryHistValue_1D(gray_hist,i); //像素i的概率 //为什么称为概率呢？因为我们知道归一化直方图之后，所有的直方块之和=1，//所以我们利用cvQueryHistValue_1D得到的直方块的值其实就是概率了。 int intensity = cvRound(bin_val*hist_height/max_value); //要绘制的高度 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); }

代码理解： 1、float* histRange = { range }; 就是用指针指向这个数组，然后这个指针就能访问和控制这个数组了。 2、 int scale = 2; IplImage* hist_image = cvCreateImage(cvSize(hist_size*scale,hist_height),8,3); cvZero(hist_image); 这个hist_size*scale里面的“*”是“乘法”的意思，最终的图像是横坐标是纵坐标的2倍，scale换成1就是两个一样高。 3、cvRound——前面有，作用是对一个double型的数进行四舍五入，并返回一个整型数！画直方图的一般步骤： 1、将图片黑白化（彩色图片转成3个通道，各个通道单独处理）。 2、设置直方图的range（要统计的灰度范围，一般都是[0~255]）和尺寸。 3、创建一个直方图，然后统计图像在[0 255]像素的分布。 4、利用cvCalcHist计算。 5、利用 cvNormalizeHist归一化直方图。 6、创建一张图片，再创建一个矩形，将直方图“画在其中”。 7、窗口显示。这里写图片描述