opencv3 绘制一维直方图-灰度直方图的绘制-柱状图

#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>#include<vector>using namespace cv;using namespace std;int main(){Mat srcImage = imread("1.jpg");imshow("【原图】", srcImage);//为计算直方图配置变量//首先是需要计算的图像的通道，就是需要计算图像的哪个通道（bgr空间需要确定计算 b或g货r空间）int channels = 0;//然后是配置输出的结果存储的 空间 ，用MatND类型来存储结果MatND dstHist;//接下来是直方图的每一个维度的 柱条的数目（就是将数值分组，共有多少组）int histSize[] = { 32 };//如果这里写成int histSize = 32;   那么下面调用计算直方图的函数的时候，该变量需要写 &histSize//最后是确定每个维度的取值范围，就是横坐标的总数//首先得定义一个变量用来存储 单个维度的 数值的取值范围float midRanges[] = { 0, 256 };const float *ranges[] = { midRanges };calcHist(&srcImage, 1, &channels, Mat(), dstHist, 1, histSize, ranges, true, false);//calcHist  函数调用结束后，dstHist变量中将储存了 直方图的信息  用dstHist的模版函数 at<Type>(i)得到第i个柱条的值//at<Type>(i, j)得到第i个并且第j个柱条的值//开始直观的显示直方图——绘制直方图//首先先创建一个黑底的图像，为了可以显示彩色，所以该绘制图像是一个8位的3通道图像Mat drawImage = Mat::zeros(Size(256, 256), CV_8UC3);//因为任何一个图像的某个像素的总个数，都有可能会有很多，会超出所定义的图像的尺寸，针对这种情况，先对个数进行范围的限制//先用 minMaxLoc函数来得到计算直方图后的像素的最大个数double g_dHistMaxValue;minMaxLoc(dstHist, 0, &g_dHistMaxValue, 0, 0);//将像素的个数整合到 图像的最大范围内//遍历直方图得到的数据RNG &rng = theRNG();for (int i = 0; i < 32; i++){int value = cvRound(dstHist.at<float>(i) * 256 * 0.9 / g_dHistMaxValue);rectangle(drawImage, Point(i * 8, drawImage.rows - 1), Point(i * 8 + 256 / 32, drawImage.rows - 1 - value), Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255)), -1);}imshow("【直方图】", drawImage);waitKey(0);return 0;}