【转】OpenCV灰色直方图

简介:

直方图(Histogram)又称柱状图、质量分布图,是一种统计报告图。直方图由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。一般用横轴表示数据类型,纵轴表示分布情况。在图像处理上,直方图是图像信息统计的有力工具。

  灰度直方图是指对图像的灰度信息进行统计,我们知道灰度图在图像处理中应用非常广泛,在前面的《OpenCV第三篇Canny边缘检测》、《OpenCV第五篇轮廓检测上》、《OpenCV第六篇轮廓检测下》均能找到灰度图的用武之地。因此灰度直方图具有较高的实用价值。下面先介绍灰度直方图的几个主要函数。

 

一.cvCreateHist

函数功能:创建直方图

函数原型:

CVAPI(CvHistogram*)  cvCreateHist// Creates new histogram

  int dims,

  intsizes,

  int type,

  float** ranges CV_DEFAULT(NULL),

  int uniform CV_DEFAULT(1)

);

参数说明:

第一个参数表示直方图维数,灰度图为1,彩色图为3

第二个参数表示直方图维数的数目,其实就是sizes数组的维数。

第三个参数表示直方图维数尺寸的数组。

第四个参数表示直方图类型,为CV_HIST_ARRAY表示直方图数据表示为多维密集数组,为CV_HIST_TREE表示直方图数据表示为多维稀疏数组。

第五个参数表示归一化标识,其原理有点复杂。通常使用默认值即可。

函数说明:

直方图的数据结构如下所示:

typedef struct CvHistogram

{

    int     type;

    CvArr*  bins;

    float   thresh[CV_MAX_DIM][2];  /* For uniform histograms. */

    float** thresh2;                /* For non-uniform histograms. */

    CvMatND mat;     /* Embedded matrix header for array histograms. */

}CvHistogram;

 

二.cvCalcHist

函数功能:根据图像计算直方图

函数原型:

void  cvCalcHist(

  IplImage** image,

  CvHistogramhist,

  int accumulate CV_DEFAULT(0),

  const CvArrmask CV_DEFAULT(NULL)

)

参数说明:

第一个参数表示输入图像。

第二个参数表示输出的直方图指针。

第三个参数表示累计标识。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。

第四个参数操作mask, 确定输入图像的哪个象素被计数。

函数说明:

这是个inline函数,函数内部会直接调用cvCalcArrHist( (CvArr**)image, hist, accumulate, mask );

 

其它直方图的函数介绍可以参阅:

http://www.opencv.org.cn/index.php/Cv%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%A4%84%E7%90%86#.E7.9B.B4.E6.96.B9.E5.9B.BE

 

下面给出灰度直方图的代码示范:

复制代码
 1 //图像的灰度直方图
 2 //By MoreWindows (http://blog.csdn.net/MoreWindows)
 3 #include <opencv2/opencv.hpp>
 4 #include <opencv2/legacy/compat.hpp>
 5 using namespace std;
 6 #pragma comment(linker, "/subsystem:\"windows\" /entry:\"mainCRTStartup\"")
 7 void FillWhite(IplImage *pImage)
 8 {
 9     cvRectangle(pImage, cvPoint(0, 0), cvPoint(pImage->width, pImage->height), CV_RGB(255, 255, 255), CV_FILLED);
10 }
11 // 创建灰度图像的直方图
12 CvHistogram* CreateGrayImageHist(IplImage **ppImage)
13 {
14     int nHistSize = 256;
15     float fRange[] = {0, 255};  //灰度级的范围  
16     float *pfRanges[] = {fRange};  
17     CvHistogram *pcvHistogram = cvCreateHist(1, &nHistSize, CV_HIST_ARRAY, pfRanges);
18     cvCalcHist(ppImage, pcvHistogram);
19     return pcvHistogram;
20 }
21 // 根据直方图创建直方图图像
22 IplImage* CreateHisogramImage(int nImageWidth, int nScale, int nImageHeight, CvHistogram *pcvHistogram)
23 {
24     IplImage *pHistImage = cvCreateImage(cvSize(nImageWidth * nScale, nImageHeight), IPL_DEPTH_8U, 1);
25     FillWhite(pHistImage);
26 
27     //统计直方图中的最大直方块
28     float fMaxHistValue = 0;
29     cvGetMinMaxHistValue(pcvHistogram, NULL, &fMaxHistValue, NULL, NULL);
30 
31     //分别将每个直方块的值绘制到图中
32     int i;
33     for(i = 0; i < nImageWidth; i++)
34     {
35         float fHistValue = cvQueryHistValue_1D(pcvHistogram, i); //像素为i的直方块大小
36         int nRealHeight = cvRound((fHistValue / fMaxHistValue) * nImageHeight);  //要绘制的高度
37         cvRectangle(pHistImage,
38             cvPoint(i * nScale, nImageHeight - 1),
39             cvPoint((i + 1) * nScale - 1, nImageHeight - nRealHeight),
40             cvScalar(i, 0, 0, 0), 
41             CV_FILLED
42         ); 
43     }
44     return pHistImage;
45 }
46 int main( int argc, char** argv )
47 {    
48     const char *pstrWindowsSrcTitle = "原图(http://blog.csdn.net/MoreWindows)";
49     const char *pstrWindowsGrayTitle = "灰度图(http://blog.csdn.net/MoreWindows)";
50     const char *pstrWindowsHistTitle = "直方图(http://blog.csdn.net/MoreWindows)";
51 
52     // 从文件中加载原图
53     IplImage *pSrcImage = cvLoadImage("007.jpg", CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);
54     IplImage *pGrayImage = cvCreateImage(cvGetSize(pSrcImage), IPL_DEPTH_8U, 1);
55     // 灰度图
56     cvCvtColor(pSrcImage, pGrayImage, CV_BGR2GRAY);
57 
58     // 灰度直方图
59     CvHistogram *pcvHistogram = CreateGrayImageHist(&pGrayImage);
60     
61     // 创建直方图图像
62     int nHistImageWidth = 255;
63     int nHistImageHeight = 150;  //直方图图像高度
64     int nScale = 2;            
65     IplImage *pHistImage = CreateHisogramImage(nHistImageWidth, nScale, nHistImageHeight, pcvHistogram);
66 
67     // 显示
68     cvNamedWindow(pstrWindowsSrcTitle, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
69     cvNamedWindow(pstrWindowsGrayTitle, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
70     cvNamedWindow(pstrWindowsHistTitle, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
71     cvShowImage(pstrWindowsSrcTitle, pSrcImage);
72     cvShowImage(pstrWindowsGrayTitle, pGrayImage);
73     cvShowImage(pstrWindowsHistTitle, pHistImage);
74 
75 
76     cvWaitKey(0);
77 
78     cvReleaseHist(&pcvHistogram);
79 
80     cvDestroyWindow(pstrWindowsSrcTitle);
81     cvDestroyWindow(pstrWindowsGrayTitle);
82     cvDestroyWindow(pstrWindowsHistTitle);
83     cvReleaseImage(&pSrcImage);
84     cvReleaseImage(&pGrayImage);
85     cvReleaseImage(&pHistImage);
86     return 0;
87 }
复制代码

 

运行效果如下图所示:


 

由直方图可以看出灰度图上有四种灰度占了很大一部分比例。估计应该是墙壁,衣服,裤子及皮肤这四种灰度吧。

 

本篇主要介绍了灰度图像的直方图,彩色图像的直方图可以参考:http://www.opencv.org.cn/index.php/%E5%9B%BE%E5%83%8F%E9%A2%9C%E8%89%B2%E5%88%86%E5%B8%83%E7%9B%B4%E6%96%B9%E5%9B%BE

 

后面二篇《OpenCV第十篇 灰度直方图均衡化》与《OpenCV第十一篇 彩色直方图均衡化》将介绍直方图的均衡化处理,这是图像增强的常用方法。欢迎继续浏览。

本文转自编程小翁博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/wengzilin/archive/2013/03/23/2977365.html,如需转载请自行联系原作者

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