直方图概念

  上述直方图概念是基于图像像素值,其实对图像梯度、每个像素的角度、等一切图像的属性值,我们都可以建立直方图。
        这个才是直方图的概念真正意义,不过是基于图像像素灰度直方图是最常见的.

直方图最常见的几个属性:
- dims 表示维度,对灰度图像来说只有一个通道值dims=
- bins 表示在维度中子区域大小划分,bins=,划分为256个级别
- range 表示值得范围,灰度值范围为[~]之间
// 把多通道图像分为多个单通道图像
split(
  const Mat &src, //输入图像
  Mat* mvbegin
)// 输出的通道图像数组 calcHist(
  const Mat* images,    //输入图像指针
  int images,        // 图像数目
  const int* channels,   // 通道数
  InputArray mask,     // 输入mask,可选,不用
  OutputArray hist,   //输出的直方图数据
  int dims,         // 维数
  const int* histsize,  // 直方图级数
  const float* ranges,   // 值域范围
  bool uniform,       // true by default
  bool accumulate     // false by defaut
)
int main(int argc, char** argv) {
Mat src = imread(STRPAHT2);
if (!src.data) {
printf("could not load image...\n");
return -;
}
// 分通道显示
vector<Mat> bgr_planes;
split(src, bgr_planes);
//imshow("single channel 0", bgr_planes[0]);
//imshow("single channel 1", bgr_planes[1]);
//imshow("single channel 2", bgr_planes[2]); // 计算直方图
int histSize = ;
float range[] = { , };
const float *histRanges = { range };
Mat b_hist, g_hist, r_hist;
calcHist(&bgr_planes[], , , Mat(), b_hist, , &histSize, &histRanges, true, false);
calcHist(&bgr_planes[], , , Mat(), g_hist, , &histSize, &histRanges, true, false);
calcHist(&bgr_planes[], , , Mat(), r_hist, , &histSize, &histRanges, true, false); // 归一化
int hist_h = ;
int hist_w = ;
int bin_w = hist_w / histSize;
Mat histImage(hist_w, hist_h, CV_8UC3, Scalar(, , ));
normalize(b_hist, b_hist, , hist_h, NORM_MINMAX, -, Mat());
normalize(g_hist, g_hist, , hist_h, NORM_MINMAX, -, Mat());
normalize(r_hist, r_hist, , hist_h, NORM_MINMAX, -, Mat()); // render histogram chart
for (int i = ; i < histSize; i++) {
line(histImage, Point((i - )*bin_w, hist_h - cvRound(b_hist.at<float>(i - ))),
Point((i)*bin_w, hist_h - cvRound(b_hist.at<float>(i))), Scalar(, , ), , LINE_AA); line(histImage, Point((i - )*bin_w, hist_h - cvRound(g_hist.at<float>(i - ))),
Point((i)*bin_w, hist_h - cvRound(g_hist.at<float>(i))), Scalar(, , ), , LINE_AA); line(histImage, Point((i - )*bin_w, hist_h - cvRound(r_hist.at<float>(i - ))),
Point((i)*bin_w, hist_h - cvRound(r_hist.at<float>(i))), Scalar(, , ), , LINE_AA);
}
imshow("OUTPUT_T", histImage); waitKey();
return ;
}

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