opcv 直方图计算

建立直方图
 (CvHistogram*) cvCreateHist( int dims, int* sizes, int type, float** ranges CV_DEFAULT(NULL), int uniform CV_DEFAULT(1))；
dim为hist的维度；size为总分区间数；type为标记图像是什么类型，是CV_HIST_ARRAY,还是CV_HIST_TREE,然后就可以选择如何保存数据，如果CV_HIST_ARRAY,就用CvMatND（多维密集数组）；如果CV_HIST_TREE,就使用CvSparseMat（多维稀疏数组）；range为每个维度的范围；uniform为归一化标识，一般用1。
计算直方图
void cvCalcHist( IplImage** image, CvHistogram* hist, int accumulate CV_DEFAULT(0), const CvArr* mask CV_DEFAULT(NULL) )；
image为需要计算的图像，hist为直方图结构体。

(void) cvGetMinMaxHistValue( const CvHistogram* hist, float* min_value, float* max_value, int* min_idx CV_DEFAULT(NULL), int* max_idx CV_DEFAULT(NULL))；
用来找直方图中最大最小值。

注意：当显示直方图时，还需要从HSV空间转换到RGB空间才行。

以下是网上一个示例代码，对图像H,S两个通道来计算直方图并显示：

#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <iostream>
using namespace std;

int main( int argc, char** argv )
{
 IplImage * src;
 if (!(src = cvLoadImage("girl.jpg")))
 {
  cout << "没有找到源文件" << endl;
  return -1;
 }
 
 IplImage* hsv = cvCreateImage( cvGetSize(src), 8, 3 );
 IplImage* h_plane = cvCreateImage( cvGetSize(src), 8, 1 );
 IplImage* s_plane = cvCreateImage( cvGetSize(src), 8, 1 );
 IplImage* v_plane = cvCreateImage( cvGetSize(src), 8, 1 );
 IplImage* planes[] = { h_plane, s_plane };
 
 /** H 分量划分为16个等级，S分量划分为8个等级 */
 int h_bins = 16, s_bins = 8;
 int hist_size[] = {h_bins, s_bins};
 
 /** H 分量的变化范围 */
 float h_ranges[] = { 0, 180 };
 
 /** S 分量的变化范围*/
 float s_ranges[] = { 0, 255 };
 float* ranges[] = { h_ranges, s_ranges };
 
 /** 输入图像转换到HSV颜色空间 */
 cvCvtColor( src, hsv, CV_BGR2HSV );
 cvNamedWindow( "hsv", 1 );
 cvShowImage( "hsv", hsv );
 
 cvCvtPixToPlane( hsv, h_plane, s_plane, v_plane, 0 );
 cvNamedWindow( "h_plane", 1 );
 cvShowImage( "h_plane", h_plane );
 cvNamedWindow( "s_plane", 1 );
 cvShowImage( "s_plane", s_plane );
 cvNamedWindow( "v_plane", 1 );
 cvShowImage( "v_plane", v_plane );
 
 /** 创建直方图，二维, 每个维度上均分 */
 CvHistogram * hist = cvCreateHist( 2, hist_size, CV_HIST_ARRAY, ranges, 1 );
 /** 根据H,S两个平面数据统计直方图 */
 cvCalcHist( planes, hist, 0, 0 );
 
 /** 获取直方图统计的最大值，用于动态显示直方图 */
 float max_value;
 cvGetMinMaxHistValue( hist, 0, &max_value, 0, 0 );
 
 
 /** 设置直方图显示图像 */
 int height = 240;
 int width = (h_bins*s_bins*6);
 IplImage* hist_img = cvCreateImage( cvSize(width,height), 8, 3 );
 cvZero( hist_img );
 
 /** 用来进行HSV到RGB颜色转换的临时单位图像 */
 IplImage * hsv_color = cvCreateImage(cvSize(1,1),8,3);
 IplImage * rgb_color = cvCreateImage(cvSize(1,1),8,3);
 int bin_w = width / (h_bins * s_bins);
 for(int h = 0; h < h_bins; h++)
 {
  for(int s = 0; s < s_bins; s++)
  {
   int i = h*s_bins + s;
   /** 获得直方图中的统计次数，计算显示在图像中的高度 */
   float bin_val = cvQueryHistValue_2D( hist, h, s );
   int intensity = cvRound(bin_val*height/max_value);
 
   /** 获得当前直方图代表的颜色，转换成RGB用于绘制 */
   cvSet2D(hsv_color,0,0,cvScalar(h*180.f / h_bins,s*255.f/s_bins,255,0));
   cvCvtColor(hsv_color,rgb_color,CV_HSV2BGR);
   CvScalar color = cvGet2D(rgb_color,0,0);
 
   cvRectangle( hist_img, cvPoint(i*bin_w,height),
    cvPoint((i+1)*bin_w,height - intensity),
    color, -1, 8, 0 );
  }
 }
 
 cvNamedWindow( "Source", 1 );
 cvShowImage( "Source", src );
 
 cvNamedWindow( "H-S Histogram", 1 );
 cvShowImage( "H-S Histogram", hist_img );
 
 cvWaitKey(0);
}