opencv 直方图统计

<span style="font-family: 微软雅黑, 黑体, Verdana; font-size: 34px; line-height: 34px; text-indent: 2em; background-color: rgb(255, 255, 255);">CreateHist</span>

CvHistogram* cvCreateHist( int dims, int* sizes, int type, float** ranges=NULL, int uniform=1 );

dims    直方图维数的数目，一般彩色图像是3通道的，dims=3，而灰度图像是单通道，dims=1；

sizes  直方图维数尺寸的数组，及直方图中横坐标划分的等级。通俗的说，就是划分的直方块的个数。

type    直方图的表示格式: 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.

ranges  图中方块范围的数组. 它的内容取决于参数 uniform 的值。这个范围的用处是确定何时计算直方图或决定反向映射（backprojected ），每个方块对应于输入图像的哪个/哪组值。

uniform   归一化标识。 如果不为0，则ranges[i]（0<=i<dims，dims为直方图的维数，对于灰度图为1，彩色图为3）是包含两个元素的范围数组，包括直方图第i维的上界和下界。在第i维上的整个区域 [lower,upper]被分割成 dims[i] 个相等的块（译者注：dims[i]表示直方图第i维的块数），这些块用来确定输入象素的第 i 个值（译者注：对于彩色图像，i确定R, G,或者B）的对应的块；如果为0，则ranges[i]是包含dims[i]+1个元素的范围数组，包括lower0, upper0, lower1, upper1 == lower2, ..., upperdims[i]-1, 其中lowerj 和upperj分别是直方图第i维上第 j 个方块的上下界（针对输入象素的第 i 个值）。任何情况下，输入值如果超出了一个直方块所指定的范围外，都不会被 cvCalcHist 计数，而且会被函数 cvCalcBackProject 置零。

函数 cvCreateHist 创建一个指定尺寸的直方图，并且返回创建的直方图的指针。 如果数组的 ranges 是 0, 则直方块的范围必须由函数 cvSetHistBinRanges 稍后指定。虽然 cvCalcHist 和 cvCalcBackProject 可以处理 8-比特图像而无需设置任何直方块的范围，但它们都被假设等分 0..255 之间的空间。

CalcHist

计算图像image(s) 的直方图

void cvCalcHist( IplImage** image, CvHistogram* hist, int accumulate=0, const CvArr* mask=NULL );

image

输入图像s (虽然也可以使用 CvMat** ).

hist

直方图指针

accumulate

累计标识。如果设置，则直方图在开始时不被清零。这个特征保证可以为多个图像计算一个单独的直方图，或者在线更新直方图。

mask

操作 mask, 确定输入图像的哪个象素被计数

函数 cvCalcHist 计算一张或多张单通道图像的直方图（译者注：若要计算多通道，可像以下例子那样用多个单通道图来表示）。 用来增加直方块的数组元素可从相应输入图像的同样位置提取。 Sample. 计算和显示彩色图像的 2D 色调－饱和度图像

#include "stdafx.h"#include <cv.h>#include <highgui.h>#include <iostream>using namespace std;int main( int argc, char** argv ){IplImage * src= cvLoadImage("lena.jpg",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; //划分直方块的个数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 );cvCvtPixToPlane( hsv, h_plane, s_plane, v_plane, 0 );/** 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 );//查找最大值/** 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);//直方块的宽度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 );//查询直方块的值int intensity = cvRound(bin_val*height/max_value); //四舍五入，归一化/** 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)); //设置HSV值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);}