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opencv —— calcHist、minMaxLoc 计算并绘制图像直方图、寻找图像全局最大最小值

时间:2020-02-28 18:39:46      阅读:129      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:笔记   color   函数   索引   ring   若是   open   度量   col   

直方图概述

简单来说,直方图就是对数据进行统计的一种方法,这些数据可以是梯度、方向、色彩或任何其他特征。它的表现形式是一种二维统计表,横纵坐标分别是统计样本和该样本对应的某个属性的度量。

 

计算直方图:calcHist 函数

calcHist 函数用于计算一个或多个阵列的直方图。

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 accumul = false);

  • images,输入的数组(图像)或数组集(图像集),他们需为相同深度(CV_8U 或 CV_32F)和相同尺寸。
  • nimages,第一个参数中存放了多少张图象。
  • channels,图像索引,会按照索引顺序依次计算图像直方图(注意,第一张图片索引为 0,以此类推)。
  • mask,可选的掩膜操作,非零掩码元素用于标记待统计元素,需要与输入图像集有相同尺寸。
  • hist,输出的目标直方图,一个二维数组。
  • dims,输出目标直方图的维度。一般设为 1(线)。
  • histSize,每张直方图的尺寸,即 x 轴最大值。
  • ranges,每张直方图的值域范围,即 y 轴范围。
  • uniform,直方图是否归一化的标识符,默认为 true。
  • accumulate,在计算直方图时是否清空传入的 hist。true 表示不清空,false 表示清空。默认为 false。只有在想要统计多个图像序列中的累加直方图时才会设置为 true。

 

寻找最值:minMaxLoc 函数

minMaxLoc 函数的作用是在数组中找到全局最小和最大值。

void minMaxLoc(InputArray src, double* minVal, double* maxVal = 0, Point* minLoc = 0, Point* maxLoc = 0, InputArray mask = noArray());

  • src,输入的数组,若是图像,需为单通道图像。
  • minVal,返回最小值的指针。若无需返回,此值设为 NULL。
  • maxVal,返回最大值的指针。若无需返回,此值设为 NULL。
  • minLoc,返回最小值位置的指针(二维情况下)。若无需返回,此值设为 NULL。
  • maxVal,返回最大值位置的指针(二维情况下)。若无需返回,此值设为 NULL。
  • mask,可选的掩膜操作,非零掩码元素用于标记待统计元素,需要与输入图像集有相同尺寸。

 

代码示例:

#include<opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main() {
    Mat src = imread("C:/Users/齐明洋/Desktop/证件照/6.jpg");
    imshow("src", src);

    //计算 BGR 三通道各自直方图
    vector<Mat>bgr(3);
    int channels[] = { 0,1,2 };
    int histsize[] = { 256,256,256 };
    float r[] = { 0,255 };
    const float* ranges[] = { r,r,r };
    calcHist(&src, 3, &channels[0], Mat(), bgr[0], 1, &histsize[0], &ranges[0], true);
    calcHist(&src, 3, &channels[1], Mat(), bgr[1], 1, &histsize[1], &ranges[1], true);
    calcHist(&src, 3, &channels[2], Mat(), bgr[2], 1, &histsize[2], &ranges[2], true);

    //直方图归一化
    normalize(bgr[0], bgr[0], 600, 0, NORM_L1);
    normalize(bgr[1], bgr[1], 600, 0, NORM_L1);
    normalize(bgr[2], bgr[2], 600, 0, NORM_L1);

    //确定绘制高度
    double mx[3];
    minMaxLoc(bgr[0], NULL, &mx[0]);
    minMaxLoc(bgr[1], NULL, &mx[1]);
    minMaxLoc(bgr[2], NULL, &mx[2]);
    int h = mx[0];
    for (int i = 1; i < 3; i++) {
        if (h < mx[i]) {
            h == mx[i];
        }
    }

    //绘制直方图
    string names[3] = { "b_img","g_img","r_img" };
    int w = 256;
    Mat dst[3];//绘在三张背景上
    dst[0] = Mat(h, w, src.type(), Scalar(0, 0, 0));
    dst[1] = dst[0].clone();
    dst[2] = dst[0].clone();
    double width = w / 256;
    Scalar colors[] = { Scalar(255,0,0),Scalar(0,255,0) ,Scalar(0,0,255) };
    for (int i = 0; i < 3; i++) {
        for (int j = 1; j < 256; j++) {
            Point pre = Point((j - 1)*width, h - bgr[i].at<float>(j - 1));
            Point next = Point(j*width, h - bgr[i].at<float>(j));
            line(dst[i], pre, next, colors[i], 1);
        }
        imshow(names[i], dst[i]);
    }
    waitKey(0);
}

效果演示:

技术图片

 

借鉴博客:https://blog.csdn.net/zhu_hongji/article/details/81663161

 

opencv —— calcHist、minMaxLoc 计算并绘制图像直方图、寻找图像全局最大最小值

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原文地址:https://www.cnblogs.com/bjxqmy/p/12378312.html

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