OpenCV实现灰度直方图和直方图拉伸
原文链接:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7600666
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灰度直方图是数字图像中最简单且有用的工具,这一篇主要总结OpenCV中直方图CvHistogram的结构和应用。
灰度直方图的定义

OpenCV中的直方图CvHistogram
typedef struct CvHistogram
{
int type;
CvArr* bins; //存放每个灰度级数目的数组指针
float thresh[CV_MAX_DIM][2]; //均匀直方图
float** thresh2; //非均匀直方图
CvMatND mat; //直方图数组的内部数据结构
}
CvHistogram;
这个结构看起来简单(比IplImage*元素少多了。。。)其实并不太好理解。
创建直方图 cvCreateHist()
CvHistogram* cvCreateHist(
int dims, //直方图维数
int* sizes,//直翻图维数尺寸
int type, //直方图的表示格式
float** ranges=NULL, //图中方块范围的数组
int uniform=1 //归一化标识
);
size数组的长度为dims,每个数表示分配给对应维数的bin的个数。如dims=3,则size中用[s1,s2,s3]分别指定每维bin的个数。
type有两种:CV_HIST_ARRAY 意味着直方图数据表示为多维密集数组 CvMatND; CV_HIST_TREE 意味着直方图数据表示为多维稀疏数组 CvSparseMat。
void cvCalcHist(
IplImage** image, //输入图像(也可用CvMat**)
CvHistogram* hist, //直方图指针
int accumulate=0, //累计标识。如果设置,则直方图在开始时不被清零。
const CvArr* mask=NULL //操作 mask, 确定输入图像的哪个象素被计数
);
要注意的是这个函数用来计算一张(或多张)单通道图像的直方图,如果要计算多通道,则用这个函数分别计算图像每个单通道。
实践:一维直方图
int main( )
{
IplImage * src= cvLoadImage("baboon.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};
//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(*scale)
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
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);
}
试验结果:


实践:二维直方图
IplImage* r_plane = cvCreateImage( cvGetSize(src), 8, 1 );
IplImage* g_plane = cvCreateImage( cvGetSize(src), 8, 1 );
IplImage* b_plane = cvCreateImage( cvGetSize(src), 8, 1 );
IplImage* planes[] = { r_plane, g_plane };
//将HSV图像分离到不同的通道中
cvCvtPixToPlane( src, b_plane, g_plane, r_plane, 0 ); // 生成二维直方图数据结构
int r_bins =256, b_bins = 256;
CvHistogram* hist;
{
int hist_size[] = { r_bins, b_bins };
float r_ranges[] = { 0, 255 }; // hue is [0,180]
float b_ranges[] = { 0, 255 };
float* ranges[] = { r_ranges,b_ranges };
hist = cvCreateHist( 2, hist_size, CV_HIST_ARRAY, ranges, 1);
}
//计算一张或多张单通道图像image(s) 的直方图
cvCalcHist( planes, hist, 0, 0 );
刚才的图我们是对应每个横坐标绘制纵坐标的直方块,二维的图需要绘制每个点:
for( int h = 0; h < r_bins; h++ ) {
for( int s = 0; s < b_bins; s++ ) {
float bin_val = cvQueryHistValue_2D( hist, h, s ); //查询直方块的值
int intensity = cvRound( bin_val * 255 / max_value );
cvRectangle( hist_img,
cvPoint( h*scale, s*scale ),
cvPoint( (h+1)*scale - 1, (s+1)*scale - 1),
CV_RGB(intensity,intensity,intensity),
CV_FILLED);
}
}
最终生成二维直方图:

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实验代码下载:http://download.csdn.net/detail/xiaowei_cqu/4328881
Mat格式的参考这里:
http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/8833799
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