opencv2对读书笔记计算图像的直方图

1.一些小概念： (1) 像素在图像中的分布情况是这幅图像的一个重要特征。 (2) 直方图是一个简单的表，它给出了一幅图像或一组图像中用于给定数的像素数量。 2.calcHist 函数 calHist 是opencv 中可以计算直方图。 private:int histSize[1];//色度变换宽度floa

1.一些小概念：

(1) 像素值在图像中的分布情况是这幅图像的一个重要特征。

(2) 直方图是一个简单的表，它给出了一幅图像或一组图像中用于给定数值的像素数量。

2.calcHist 函数

calHist 是opencv 中可以计算直方图。

private:
		int histSize[1];//色度变换宽度
		float hranges[2];//像素的最小值及最大值
		const float * ranges[1];//
		int channels[1];//使用的通道
	public:
	  Histogram1D(){
		histSize[0] = 256;
		hranges[0] = 0.0;
		hranges[1] = 255.0;
		ranges[0] = hranges;
		channels[0] = 0;
	  }
	  cv::MatND getHistogram(const cv::Mat &image){
		cv::MatND hist;
		cv::calcHist(&image,1,channels,cv::Mat(),hist,1,histSize,ranges);
		return hist;
	  }

#include 
#include 
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include 
using namespace std;

class Histogram1D {

private:
	int histSize[1];
	float hranges[2];
	const float* ranges[1];
	int channels[1];

public:
	Histogram1D() {
		histSize[0]= 256;
		hranges[0]= 0.0;
		hranges[1]= 255.0;
		ranges[0]= hranges; 
		channels[0]= 0; 
	}

    cv::MatND getHistogram(const cv::Mat &image) {
	
		cv::MatND hist;

		cv::calcHist(&image, //目标图像
			1,			// 计算一张直方图
			channels,	// 使用的通道数量
			cv::Mat(),	// 图像开关
			hist,		// 返回的直方图
			1,			// 1D直方图
			histSize,	// 色图宽度
			ranges		// 像素值的范围
			);

		return hist;
	}

	cv::Mat getHistogramImage(const cv::Mat &image){

		cv::MatND hist= getHistogram(image);

		double maxVal=0;
		double minVal=0;
		cv::minMaxLoc(hist, &minVal, &maxVal, 0, 0);

		cv::Mat histImg(histSize[0], histSize[0], CV_8U,cv::Scalar(255));

		int hpt = static_cast(0.9*histSize[0]);

		for( int h = 0; h < histSize[0]; h++ ) {

			float binVal = hist.at(h);
			int intensity = static_cast(binVal*hpt/maxVal);
			cv::line(histImg,cv::Point(h,histSize[0]),cv::Point(h,histSize[0]-intensity),cv::Scalar::all(0));
		}
		return histImg;
	}
};

int main()
{
	cv::Mat image= cv::imread("group.jpg",0);
	if (!image.data)
		return 0; 

	cv::namedWindow("Image");
	cv::imshow("Image",image);

	Histogram1D h;

	cv::MatND histo= h.getHistogram(image);

	for (int i=0; i<256; i++) 
		cout << "Value " << i << " = " << histo.at(i) << endl;  

	cv::namedWindow("Histogram");
	cv::imshow("Histogram",h.getHistogramImage(image));

	cv::waitKey();
	return 0;
}