opencv2 直方图 calchist函数

直方图在图形处理中很常用，直方图可以统计图像的像素特征分布，用于修改图像显示，修改图像内容，通过比较不同图片的直方图可以识别和跟踪特殊纹理的物体和图像，下面先学习怎么计算图像的直方图。

      opencv2提供calchist函数可以方便的计算直方图。

      calchist函数头文件 #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

      calchist函数定义：

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1. //! computes the joint dense histogram for a set of images.  
2. CV_EXPORTS void calcHist( const Mat* images, int nimages,  
3.                           const int* channels, InputArray mask,  
4.                           OutputArray hist, int dims, const int* histSize,  
5.                           const float** ranges, bool uniform=true, bool accumulate=false );  
6.   
7. //! computes the joint sparse histogram for a set of images.  
8. CV_EXPORTS void calcHist( const Mat* images, int nimages,  
9.                           const int* channels, InputArray mask,  
10.                           SparseMat& hist, int dims,  
11.                           const int* histSize, const float** ranges,  
12.                           bool uniform=true, bool accumulate=false );  
13.   
14. CV_EXPORTS_W void calcHist( InputArrayOfArrays images,  
15.                             const vector<int>& channels,  
16.                             InputArray mask, OutputArray hist,  
17.                             const vector<int>& histSize,  
18.                             const vector<float>& ranges,  
19.                             bool accumulate=false );  

      举例说明函数应用：

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1. Histogram1D::Histogram1D(){  
2.     histSize[0] = 256;   
3.     hranges[0] = 0.0;  
4.     hranges[1] = 255.0;  
5.     ranges[0] = hranges;  
6.     channels[0] = 0;  
7. }  
8.   
9. cv::MatND Histogram1D::getHistogram(const cv::Mat &image){  
10.     cv::MatND hist;  
11.     cv::calcHist(&image,   //source image  
12.              1,        //histogram from 1 image only  
13.              channels, //the channel used  
14.              cv::Mat(),//no mask is uesd  
15.              hist,     //the resulting histogram  
16.              1,        //it is a 1D histogram  
17.              histSize, //number of bins  
18.              ranges    //pixel value range  
19.                 );//直方图函数  
20.     return hist;  
21. }  

       函数参数介绍：

const Mat* images      //源图像组

int nimages       （Number of source arrays）   //源图像组图像个数

const int* channels   （List of the dims channels used to compute the histogram.）   //图像信道

InputArray mask   （ Optional mask. If the matrix is not empty, it must be an 8-bit array of the same size as arrays[i].  The non-zero mask elements mark the array elements counted in the histogram.）
                          //可选的掩码，如果不为空，则必须是8-bit数组，而且大小和原图像相同，非零位置为要计算的直方  图区域

OutputArray hist   （Output histogram, which is a dense or sparse dims -dimensional array.）
                       //输出直方图数组，稠密或者稀疏，dims维的数组

int dims    （ Histogram dimensionality that must be positive and not greater than CV_MAX_DIMS）
                        //处理直方图的维数正数，最大32维，CV_MAX_DIMS是32.

const int* histSize   （ Array of histogram sizes in each dimension.）
                      //每一维的直方图的尺寸大小

const float** ranges    （Array of the dims arrays of the histogram bin boundaries in each dimension. When the histogram is uniform ( uniform =true),   then for each dimension i it is enough to specify the  lower (inclusive) boundary of the 0-th histogram bin and the upper(exclusive)  boundary for  the last histogram bin histSize[i]-1. That is, in case of a uniform histogram each of ranges[i] is  an array of 2 elements.   When the histogram is not uniform ( uniform=false ), then each of  ranges[i] contains histSize[i]+1 elements:.  The array elements, that are not between  and,are not counted in the histogram.）
                                  //直方图每一维的数据大小范围

 下面是计算1维图像的直方图：

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1. cv::Mat Histogram1D::getHistogramImage(const cv::Mat &image){  
2.     //compute histogram first  
3.     cv::MatND hist = getHistogram(image);  
4.     //get min and max bin values  
5.     double maxVal = 0;  
6.     double minVal = 0;  
7.     cv::minMaxLoc(hist,&minVal,&maxVal,0,0);  
8.     //Image on which to display histogram  
9.     cv::Mat histImg(histSize[0],histSize[0],CV_8U,cv::Scalar(255));  
10.     //set highest point at 90% of nbins   
11.     int hpt = static_cast<int>(0.9*histSize[0]);  
12.     //Draw a vertical line for each bin   
13.     for (int h =0;h<histSize[0];h++)  
14.     {  
15.         float binVal = hist.at<float>(h);  
16.         int intensity = static_cast<int>(binVal*hpt/maxVal);  
17.         cv::line(histImg,cv::Point(h,histSize[0]),cv::Point(h,histSize[0]-intensity),cv::Scalar::all(0));  
18.     }  
19.     return histImg;  
20. }  

             源图像：

                    histogram：

 计算H-S直方图分布：

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1. /********************************************* 
2.              内容：计算H-S 直方图分布       
3.              时间：2013 5.27 
4.          作者：恋上蛋炒面       
5. *********************************************/  
6. #include <opencv2/core/core.hpp>  
7. #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>  
8. #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>  
9. using namespace cv;  
10.   
11. void main()  
12. {  
13.     Mat source = imread("baboon.jpg");  
14.     namedWindow("Source");  
15.     imshow("Source",source);  
16.     Mat hsv;  
17.     cvtColor(source,hsv,CV_BGR2HSV);  
18.     //Quantize the hue to 60 levels  
19.     //and the saturation to 64 levels  
20.     int hbins = 60,sbins = 64;  
21.     int histSize[] = {hbins,sbins};  
22.     //hue varies from 0 to 179  
23.     float hranges[] = {0,180};  
24.     //saturation varies from 0 to 255  
25.     float sranges[] = {0,255};  
26.     const float *ranges[] = {hranges,sranges};  
27.     //two channels 0th,1th  
28.     int channels[] = {0,1};  
29.     MatND hist;  
30.     //compute h-s histogram  
31.     calcHist(&hsv,1,channels,Mat(),hist,2,histSize,ranges);  
32.     //get the max value  
33.     double maxVal = .0;  
34.     minMaxLoc(hist,0,&maxVal,0,0);  
35.     int scale = 8;  
36.     //show the histogram on the image  
37.     Mat histImg = Mat::zeros(sbins*scale,hbins*scale,CV_8UC3);  
38.     for (int h = 0;h < hbins;h++)  
39.     {  
40.         for (int s = 0;s<sbins;s++)  
41.         {  
42.             float binVal = hist.at<float>(h,s);  
43.             int intensity = cvRound(binVal*0.9*255/maxVal);  
44.             rectangle(histImg,Point(h*scale,s*scale),Point((h+1)*scale-1,(s+1)*scale-1),Scalar::all(intensity),CV_FILLED);  
45.         }  
46.     }  
47.   
48.     namedWindow("H-S Histogram");  
49.     imshow("H-S Histogram",histImg);  
50.     imwrite("hshistogram.jpg",histImg);  
51.     waitKey(0);  
52. }  

       源图像：

h-s histogram:

   RGB直方图：

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1. #include <opencv2/core/core.hpp>  
2. #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>  
3. #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>  
4.   
5. #include <fstream>  
6.   
7. using namespace cv;  
8. using namespace std;  
9.   
10. void main()  
11. {  
12.     //Mat source = imread("red.jpg");  
13.     Mat source = imread("baboon.jpg"); //读取图片  
14.     //Mat source(300,300,CV_8UC3,Scalar(1,1,244));  
15.     //imwrite("red.jpg",source);  
16.     namedWindow("Source");//窗口显示图片  
17.     imshow("Source",source);  
18.     //初始化calcHist函数的参数  
19.     int channels_r[1],channels_g[1],channels_b[1],histSize[1],range;  
20.     float hranges[2];  
21.     const float *ranges[1];  
22.     histSize[0] = 256;  
23.     hranges[0] = 0.0;  
24.     hranges[1] = 255.0;  
25.     ranges[0] = hranges;  
26.     channels_b[0] = 0;  
27.     channels_g[0] = 1;  
28.     channels_r[0] = 2;  
29.     MatND hist_r,hist_g,hist_b;  
30.   
31.     double max_val_r,max_val_g,max_val_b;  
32.     Mat histImage(histSize[0],3*histSize[0],CV_8UC3); //定义一个显示直方图的图片，长256*3 高256  
33.     //R  
34.     calcHist(&source,1,channels_r,Mat(),hist_r,1,histSize,ranges);//分别计算R，G，B的直方图分布  
35.     minMaxLoc(hist_r,0,&max_val_r,0,0);//计算直方图中统计最大值  
36.     //G  
37.     calcHist(&source,1,channels_g,Mat(),hist_g,1,histSize,ranges);  
38.     minMaxLoc(hist_g,0,&max_val_g,0,0);  
39.     //B  
40.     calcHist(&source,1,channels_b,Mat(),hist_b,1,histSize,ranges);  
41.     minMaxLoc(hist_b,0,&max_val_b,0,0);  
42.   
43.     //将r，g，b的最大统计值，以及像素点从0-255的统计值写入txt中  
44.     ofstream outfile1("d:\\r.txt");  
45.     ofstream outfile2("d:\\g.txt");  
46.     ofstream outfile3("d:\\b.txt");  
47.   
48.     //在txt中写入最大统计值  
49.     outfile1<<"max_val_r = "<<max_val_r<<endl;  
50.     outfile2<<"max_val_g = "<<max_val_g<<endl;  
51.     outfile3<<"max_val_b = "<<max_val_b<<endl;  
52.   
53.     for (int i =0;i<histSize[0];i++)  
54.     {         
55.         //R，G，B= i的统计值  
56.         float binVal_r = hist_r.at<float>(i);  
57.         float binVal_g = hist_g.at<float>(i);  
58.         float binVal_b = hist_b.at<float>(i);  
59.         //统一R，G，B统计值的大小，以高度的90%封顶  
60.         int intensity_r = static_cast<int>(0.9*histSize[0]*binVal_r/max_val_r);  
61.         outfile1<<i<<" "<<binVal_r<<" "<<intensity_r<<endl;  
62.         int intensity_g = static_cast<int>(0.9*histSize[0]*binVal_g/max_val_g);  
63.         outfile2<<i<<" "<<binVal_g<<" "<<intensity_g<<endl;  
64.         int intensity_b = static_cast<int>(0.9*histSize[0]*binVal_b/max_val_b);  
65.         outfile3<<i<<" "<<binVal_b<<" "<<intensity_b<<endl;  
66.         //画出R，G，B的直方图直线  
67.         line(histImage,Point(i,histImage.rows),Point(i,histImage.rows-intensity_r),Scalar(0,0,255));  
68.         line(histImage,Point(i+histSize[0],histImage.rows),Point(i+histSize[0],histImage.rows-intensity_g),Scalar(0,255,0));  
69.         line(histImage,Point(i+histSize[0]*2,histImage.rows),Point(i+histSize[0]*2,histImage.rows-intensity_b),Scalar(255,0,0));  
70.     }  
71.     namedWindow("RGB Histogram");  
72.     imshow("RGB Histogram",histImage);  
73.     imwrite("RGB_Histogram.jpg",histImage);  
74.     waitKey(0);  
75. }  

                     源图像：如上图

                     程序运行结果：

转自 http://blog.csdn.net/skeeee/article/details/8979811