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calcHist函数

来源：互联网 发布：淘宝seo从入门到精通 编辑：程序博客网 时间：2024/06/05 10:50

 1、calcHist函数

函数作用：

calcHist函数来计算图像直方图

2、calcHist函数调用形式

C++: 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 )


参数详解：

onst Mat* images：输入图像

 int nimages：输入图像的个数

const int* channels：需要统计直方图的第几通道

InputArray mask：掩膜，，计算掩膜内的直方图  ...Mat()

OutputArray hist:输出的直方图数组

int dims：需要统计直方图通道的个数

const int* histSize：指的是直方图分成多少个区间，，，就是 bin的个数

const float** ranges： 统计像素值得区间

bool uniform=true::是否对得到的直方图数组进行归一化处理

bool accumulate=false：在多个图像时，是否累计计算像素值得个数

3、opencv代码

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include <iostream>#include <stdio.h>using namespace std;using namespace cv;/** @函数 main */int main( int argc, char** argv ){  Mat src, dst; /// 装载图像 src = imread( argv[1], 1 ); if( !src.data )   { return -1; } /// 分割成3个单通道图像 ( R, G 和 B ) vector<Mat> rgb_planes; split( src, rgb_planes ); /// 设定bin数目 int histSize = 255; /// 设定取值范围 ( R,G,B) ) float range[] = { 0, 255 } ; const float* histRange = { range }; bool uniform = true; bool accumulate = false; Mat r_hist, g_hist, b_hist; /// 计算直方图: calcHist( &rgb_planes[0], 1, 0, Mat(), r_hist, 1, &histSize, &histRange, uniform, accumulate ); calcHist( &rgb_planes[1], 1, 0, Mat(), g_hist, 1, &histSize, &histRange, uniform, accumulate ); calcHist( &rgb_planes[2], 1, 0, Mat(), b_hist, 1, &histSize, &histRange, uniform, accumulate ); // 创建直方图画布 int hist_w = 400; int hist_h = 400; int bin_w = cvRound( (double) hist_w/histSize ); Mat histImage( hist_w, hist_h, CV_8UC3, Scalar( 0,0,0) ); /// 将直方图归一化到范围 [ 0, histImage.rows ] normalize(r_hist, r_hist, 0, histImage.rows, NORM_MINMAX, -1, Mat() ); normalize(g_hist, g_hist, 0, histImage.rows, NORM_MINMAX, -1, Mat() ); normalize(b_hist, b_hist, 0, histImage.rows, NORM_MINMAX, -1, Mat() ); /// 在直方图画布上画出直方图 for( int i = 1; i < histSize; i++ )   {     line( histImage, Point( bin_w*(i-1), hist_h - cvRound(r_hist.at<float>(i-1)) ) ,                      Point( bin_w*(i), hist_h - cvRound(r_hist.at<float>(i)) ),                      Scalar( 0, 0, 255), 2, 8, 0  );     line( histImage, Point( bin_w*(i-1), hist_h - cvRound(g_hist.at<float>(i-1)) ) ,                      Point( bin_w*(i), hist_h - cvRound(g_hist.at<float>(i)) ),                      Scalar( 0, 255, 0), 2, 8, 0  );     line( histImage, Point( bin_w*(i-1), hist_h - cvRound(b_hist.at<float>(i-1)) ) ,                      Point( bin_w*(i), hist_h - cvRound(b_hist.at<float>(i)) ),                      Scalar( 255, 0, 0), 2, 8, 0  );    } /// 显示直方图 namedWindow("calcHist Demo", CV_WINDOW_AUTOSIZE ); imshow("calcHist Demo", histImage ); waitKey(0); return 0;}

解释

  1. 创建一些矩阵:

    Mat src, dst;

  2. 装载原图像

    src = imread( argv[1], 1 );if( !src.data )  { return -1; }

  3. 使用OpenCV函数 split 将图像分割成3个单通道图像:

    vector<Mat> rgb_planes;split( src, rgb_planes );

    输入的是要被分割的图像 (这里包含3个通道)， 输出的则是Mat类型的的向量。

  4. 现在对每个通道配置 直方图 设置， 既然我们用到了 R, G 和 B 通道， 我们知道像素值的范围是 [0,255]

    1. 设定bins数目 (5, 10...):

      int histSize = 255;

    2. 设定像素值范围 (前面已经提到,在 0 到 255之间 )

      /// 设定取值范围 ( R,G,B) )float range[] = { 0, 255 } ;const float* histRange = { range };

    3. 我们要把bin范围设定成同样大小(均一)以及开始统计前先清除直方图中的痕迹:

      bool uniform = true; bool accumulate = false;

    4. 最后创建储存直方图的矩阵:

      Mat r_hist, g_hist, b_hist;

    5. 下面使用OpenCV函数 calcHist 计算直方图:

      /// 计算直方图:calcHist( &rgb_planes[0], 1, 0, Mat(), r_hist, 1, &histSize, &histRange, uniform, accumulate );calcHist( &rgb_planes[1], 1, 0, Mat(), g_hist, 1, &histSize, &histRange, uniform, accumulate );calcHist( &rgb_planes[2], 1, 0, Mat(), b_hist, 1, &histSize, &histRange, uniform, accumulate );

      参数说明如下:

      • &rgb_planes[0]: 输入数组(或数组集)
      • 1: 输入数组的个数 (这里我们使用了一个单通道图像，我们也可以输入数组集 )
      • 0: 需要统计的通道 (dim)索引 ，这里我们只是统计了灰度 (且每个数组都是单通道)所以只要写 0 就行了。
      • Mat(): 掩码( 0 表示忽略该像素)， 如果未定义，则不使用掩码
      • r_hist: 储存直方图的矩阵
      • 1: 直方图维数
      • histSize: 每个维度的bin数目
      • histRange: 每个维度的取值范围
      • uniform 和 accumulate: bin大小相同，清楚直方图痕迹

  5. 创建显示直方图的画布:

    // 创建直方图画布int hist_w = 400; int hist_h = 400;int bin_w = cvRound( (double) hist_w/histSize );Mat histImage( hist_w, hist_h, CV_8UC3, Scalar( 0,0,0) );

  6. 在画直方图之前，先使用 normalize 归一化直方图，这样直方图bin中的值就被缩放到指定范围:

    /// 将直方图归一化到范围 [ 0, histImage.rows ]normalize(r_hist, r_hist, 0, histImage.rows, NORM_MINMAX, -1, Mat() );normalize(g_hist, g_hist, 0, histImage.rows, NORM_MINMAX, -1, Mat() );normalize(b_hist, b_hist, 0, histImage.rows, NORM_MINMAX, -1, Mat() );

    该函数接受下列参数:

    • r_hist: 输入数组
    • r_hist: 归一化后的输出数组(支持原地计算)
    • 0 及 histImage.rows: 这里，它们是归一化 r_hist 之后的取值极限
    • NORM_MINMAX: 归一化方法 (例中指定的方法将数值缩放到以上指定范围)
    • -1: 指示归一化后的输出数组与输入数组同类型
    • Mat(): 可选的掩码

  7. 请注意这里如何读取直方图bin中的数据 (此处是一个1维直方图):

      /// 在直方图画布上画出直方图  for( int i = 1; i < histSize; i++ )    {      line( histImage, Point( bin_w*(i-1), hist_h - cvRound(r_hist.at<float>(i-1)) ) ,                          Point( bin_w*(i), hist_h - cvRound(r_hist.at<float>(i)) ),                          Scalar( 0, 0, 255), 2, 8, 0  );      line( histImage, Point( bin_w*(i-1), hist_h - cvRound(g_hist.at<float>(i-1)) ) ,                          Point( bin_w*(i), hist_h - cvRound(g_hist.at<float>(i)) ),                          Scalar( 0, 255, 0), 2, 8, 0  );      line( histImage, Point( bin_w*(i-1), hist_h - cvRound(b_hist.at<float>(i-1)) ) ,                          Point( bin_w*(i), hist_h - cvRound(b_hist.at<float>(i)) ),                          Scalar( 255, 0, 0), 2, 8, 0  );    }使用了以下表达式:.. code-block:: cpp   r_hist.at<float>(i)  :math:`i` 指示维度，假如我们要访问2维直方图，我们就要用到这样的表达式:.. code-block:: cpp   r_hist.at<float>( i, j )

  8. 最后显示直方图并等待用户退出程序:

    namedWindow("calcHist Demo", CV_WINDOW_AUTOSIZE );imshow("calcHist Demo", histImage );waitKey(0);return 0;

结果

  1. 使用下图作为输入图像:

    ../../../../../_images/Histogram_Calculation_Original_Image.jpg

  2. 产生以下直方图:

    ../../../../../_images/Histogram_Calculation_Result.jpg


多通道场景：

[cpp] view plain copy
print?
  1.     Mat src, hsv;  
  2.     if(!(src=imread("d:/picture/lena.bmp")).data)  
  3.         return -1;  
  4.     cvtColor(src, hsv, CV_BGR2HSV);  
  5.     vector<Mat> hsv_plane;  
  6.     split(hsv, hsv_plane);  
  7.     Mat inputs[]={hsv_plane[1], hsv_plane[2], hsv_plane[0]};  
  8.       
  9.     vector<Mat> mixmat_plane;  
  10.     mixmat_plane.push_back(hsv_plane[2]);  
  11.     mixmat_plane.push_back(hsv_plane[0]);  
  12.     Mat mixmat;  
  13.     merge(mixmat_plane, mixmat);  
  14.     Mat mixed[]={mixmat,hsv_plane[1]};  
  15.   
  16.     int vbins = 128, sbins = 128, hbins = 128;  
  17.     int histSize[] = {sbins, vbins, hbins};  
  18.     float sranges[] = { 0, 256};  
  19.     float vranges[] = { 0, 256};  
  20.     float hranges[] = { 0, 256};  
  21.     const float*ranges[] = {sranges, vranges, hranges};  
  22.     MatND hist;  
  23.   
  24. //#define SINGLE_MAT  
  25. #define MIX_MAT  
  26.   
  27. #ifdef SINGLE_MAT     
  28. /* 
  29. use one multi-channel mat, channels param gives the channels used;  
  30. 使用多通道的图像计算多维直方图，可以计算1,2,3维的; 
  31. */  int channels[] = {1, 2};  
  32.     calcHist(&hsv, 1, channels, Mat(),hist, 2, histSize, ranges,true, false );  
  33. #elif defined MIX_MAT   
  34. /* 
  35. use mix mat array, the first elem is a single channel mat, second is a two channel mat; 
  36. 使用混合通道图像数组，第1个图像是2通道的，第2个是单通道的; 
  37. channels指定每一维对应的通道; 
  38. */    
  39.     int channels[] = {1, 2, 0};  
  40.   
  41. // #define DIM_2  
  42. #ifdef DIM_2  
  43. //统计二维直方图;  
  44.     calcHist(mixed, 2, channels, Mat(),hist, 2, histSize, ranges,true, false);  
  45. #else  
  46. //统计三维直方图;  
  47.     calcHist(mixed, 2, channels, Mat(),hist, 3, histSize, ranges,true, false);  
  48. #endif  
  49.   
  50. #else  
  51. /* 
  52. use multi-mat arrays, channels param gives the array mat and its channels used; 
  53. 使用都是单通道图像数组计算2维直方图--也可以计算3维的; 
  54. */    
  55.     int channels[] = {2, 1};  
  56.     hbins = 1;  
  57.     calcHist(inputs, 3, channels, Mat(),hist, 2, histSize, ranges,true, false );  
  58. #endif  
  59.   
  60. #ifndef MIX_MAT  
  61.     double maxVal=0;  
  62.     minMaxLoc(hist, 0, 0, 0, 0);//only can process mat that dims<=2--minMaxLoc只能处理2维以下的;  
  63. #endif  
  64.   
  65.     int scale = 4;  
  66.     Mat histImg = Mat::zeros(vbins*scale, sbins*scale, CV_8UC3);  
  67.     float *hist_sta = new float[sbins];  
  68.     float *hist_val = new float[vbins];  
  69.     float *hist_hue = new float[hbins];  
  70.     memset(hist_val, 0, vbins*sizeof(float));  
  71.     memset(hist_sta, 0, sbins*sizeof(float));  
  72.     memset(hist_hue, 0, hbins*sizeof(float));  
  73.   
  74.     for( int s = 0; s < sbins; s++ )  
  75.     {  
  76.         for( int v = 0; v < vbins; v++ )  
  77.         {  
  78.             for(int h=0; h<hbins; h++)  
  79.             {  
  80. #ifdef MIX_MAT  
  81. //-----------------------------------------------------------//  
  82. #ifdef DIM_2  
  83.                 float binVal = hist.at<float>(s, v);  
  84. #else  
  85.                 float binVal = hist.at<float>(s, v, h);  
  86.                 hist_hue[h] += binVal;  
  87. #endif  
  88. //-----------------------------------------------------------//               
  89. #else  
  90.                 float binVal = hist.at<float>(s, v);  
  91.                 int intensity = cvRound(binVal*255/maxVal);  
  92.                 rectangle( histImg, Point(s*scale, v*scale),Point((s+1)*scale-1, (v+1)*scale-1), Scalar::all(intensity), CV_FILLED);  
  93. #endif  
  94.                 hist_val[v] += binVal;  
  95.                 hist_sta[s] += binVal;  
  96.   
  97.             }  
  98.         }  
  99.     }  
  100.     //find max bin value;  
  101.     double max_sta=.0, max_val=.0,max_hue=.0;  
  102.     for(int i=0; i<sbins; ++i)  
  103.     {  
  104.         if(hist_sta[i]>max_sta)  
  105.             max_sta = hist_sta[i];  
  106.     }  
  107.     for(int i=0; i<vbins; ++i)  
  108.     {  
  109.         if(hist_val[i]>max_val)  
  110.             max_val = hist_val[i];  
  111.     }  
  112.     for(int i=0; i<hbins; ++i)  
  113.     {  
  114.         if(hist_hue[i]>max_hue)  
  115.             max_hue = hist_hue[i];  
  116.     }  
  117.   
  118.     Mat sta_img = Mat::zeros(310, sbins*scale+20, CV_8UC3);  
  119.     Mat val_img = Mat::zeros(310, vbins*scale+20, CV_8UC3);  
  120.     Mat hue_img = Mat::zeros(310, hbins*scale+20, CV_8UC3);  
  121.   
  122.     for(int i=0; i<sbins; ++i)  
  123.     {  
  124.         int intensity = cvRound(hist_sta[i]*(sta_img.rows-10)/max_sta);  
  125.         rectangle(sta_img, Point(i*scale+10, sta_img.rows-intensity),Point((i+1)*scale-1+10, sta_img.rows-1), Scalar(0,255,0), 1);  
  126.     }  
  127.     for(int i=0; i<vbins; ++i)  
  128.     {  
  129.         int intensity = cvRound(hist_val[i]*(val_img.rows-10)/max_val);  
  130.         rectangle(val_img, Point(i*scale+10, val_img.rows-intensity),Point((i+1)*scale-1+10, val_img.rows-1), Scalar(0,0,255), 1);  
  131.     }  
  132.     for(int i=0; i<hbins; ++i)  
  133.     {  
  134.         int intensity = cvRound(hist_hue[i]*(hue_img.rows-10)/max_hue);  
  135.         rectangle(hue_img, Point(i*scale+10, hue_img.rows-intensity),Point((i+1)*scale-1+10, hue_img.rows-1), Scalar(255,0,0), 1);  
  136.     }  
  137.   
  138.     namedWindow( "Source");  
  139.     imshow( "Source", src );  
  140.     namedWindow( "Histogram");  
  141.     imshow( "Histogram", histImg );  
  142.     namedWindow("dim1");  
  143.     imshow("dim1", sta_img);  
  144.     namedWindow("dim2");  
  145.     imshow("dim2", val_img);      
  146.     namedWindow("dim3");  
  147.     imshow("dim3", hue_img);  
[cpp] view plain copy
print?
  1. </pre><pre name="code" class="cpp">  
  2. <pre name="code" class="cpp">#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"  
  3. #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"  
  4. #include <iostream>  
  5. #include <stdio.h>  
  6.   
  7. using namespace std;  
  8. using namespace cv;  
  9.   
  10. /** @函数 main */  
  11. int main( int argc, char** argv )  
  12. {  
  13.   Mat src, dst;  
  14.   
  15.  /// 装载图像  
  16.  src = imread( argv[1], 1 );  
  17.   
  18.  if( !src.data )  
  19.    { return -1; }  
  20.   
  21.  /// 分割成3个单通道图像 ( R, G 和 B )  
  22.  vector<Mat> rgb_planes;  
  23.  split( src, rgb_planes );  
  24.   
  25.  /// 设定bin数目  
  26.  int histSize = 255;  
  27.   
  28.  /// 设定取值范围 ( R,G,B) )  
  29.  float range[] = { 0, 255 } ;  
  30.  const float* histRange = { range };  
  31.   
  32.  bool uniform = true; bool accumulate = false;  
  33.   
  34.  Mat r_hist, g_hist, b_hist;  
  35.   
  36.  /// 计算直方图:  
  37.  calcHist( &rgb_planes[0], 1, 0, Mat(), r_hist, 1, &histSize, &histRange, uniform, accumulate );  
  38.  calcHist( &rgb_planes[1], 1, 0, Mat(), g_hist, 1, &histSize, &histRange, uniform, accumulate );  
  39.  calcHist( &rgb_planes[2], 1, 0, Mat(), b_hist, 1, &histSize, &histRange, uniform, accumulate );  
  40.   
  41.  // 创建直方图画布  
  42.  int hist_w = 400; int hist_h = 400;  
  43.  int bin_w = cvRound( (double) hist_w/histSize );  
  44.   
  45.  Mat histImage( hist_w, hist_h, CV_8UC3, Scalar( 0,0,0) );  
  46.   
  47.  /// 将直方图归一化到范围 [ 0, histImage.rows ]  
  48.  normalize(r_hist, r_hist, 0, histImage.rows, NORM_MINMAX, -1, Mat() );  
  49.  normalize(g_hist, g_hist, 0, histImage.rows, NORM_MINMAX, -1, Mat() );  
  50.  normalize(b_hist, b_hist, 0, histImage.rows, NORM_MINMAX, -1, Mat() );  
  51.   
  52.  /// 在直方图画布上画出直方图  
  53.  for( int i = 1; i < histSize; i++ )  
  54.    {  
  55.      line( histImage, Point( bin_w*(i-1), hist_h - cvRound(r_hist.at<float>(i-1)) ) ,  
  56.                       Point( bin_w*(i), hist_h - cvRound(r_hist.at<float>(i)) ),  
  57.                       Scalar( 0, 0, 255), 2, 8, 0  );  
  58.      line( histImage, Point( bin_w*(i-1), hist_h - cvRound(g_hist.at<float>(i-1)) ) ,  
  59.                       Point( bin_w*(i), hist_h - cvRound(g_hist.at<float>(i)) ),  
  60.                       Scalar( 0, 255, 0), 2, 8, 0  );  
  61.      line( histImage, Point( bin_w*(i-1), hist_h - cvRound(b_hist.at<float>(i-1)) ) ,  
  62.                       Point( bin_w*(i), hist_h - cvRound(b_hist.at<float>(i)) ),  
  63.                       Scalar( 255, 0, 0), 2, 8, 0  );  
  64.     }  
  65.   
  66.  /// 显示直方图  
  67.  namedWindow("calcHist Demo", CV_WINDOW_AUTOSIZE );  
  68.  imshow("calcHist Demo", histImage );  
  69.   
  70.  waitKey(0);  
  71.   
  72.  return 0;  
  73.   
  74. }  


 
 
  
  
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