直方图计算(如何生成直方图)
直方图计算
目标
本文档尝试解答如下问题:
Note
在上一篇中 (直方图均衡化) 我们介绍了一种特殊直方图叫做 图像直方图 。现在我们从更加广义的角度来考虑直方图的概念,继续往下读!
什么是直方图?
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直方图是对数据的集合 统计 ,并将统计结果分布于一系列预定义的 bins 中。
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这里的 数据 不仅仅指的是灰度值 (如上一篇您所看到的), 统计数据可能是任何能有效描述图像的特征。
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先看一个例子吧。 假设有一个矩阵包含一张图像的信息 (灰度值 ):
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如果我们按照某种方式去 统计 这些数字,会发生什么情况呢? 既然已知数字的 范围 包含 256 个值, 我们可以将这个范围分割成子区域(称作 bins), 如:
然后再统计掉入每一个 的像素数目。采用这一方法来统计上面的数字矩阵,我们可以得到下图( x轴表示 bin, y轴表示各个bin中的像素个数)。
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以上只是一个说明直方图如何工作以及它的用处的简单示例。直方图可以统计的不仅仅是颜色灰度, 它可以统计任何图像特征 (如 梯度, 方向等等)。
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让我们再来搞清楚直方图的一些具体细节:
- dims: 需要统计的特征的数目, 在上例中, dims = 1 因为我们仅仅统计了灰度值(灰度图像)。
- bins: 每个特征空间 子区段 的数目,在上例中, bins = 16
- range: 每个特征空间的取值范围,在上例中, range = [0,255]
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怎样去统计两个特征呢? 在这种情况下, 直方图就是3维的了,x轴和y轴分别代表一个特征, z轴是掉入 组合中的样本数目。 同样的方法适用于更高维的情形 (当然会变得很复杂)。
OpenCV的直方图计算
OpenCV提供了一个简单的计算数组集(通常是图像或分割后的通道)的直方图函数 calcHist 。 支持高达 32 维的直方图。下面的代码演示了如何使用该函数计算直方图!
源码¶
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本程序做什么?
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下载代码: 点击 这里
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代码一瞥:
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
#include <stdio.h>
using namespace std;
using namespace cv;
/** @函数 main */
int main( int argc, char** argv )
{
Mat src, dst;
/// 装载图像
src = imread( argv[1], 1 );
if( !src.data )
{ return -1; }
/// 分割成3个单通道图像 ( R, G 和 B )
vector<Mat> rgb_planes;
split( src, rgb_planes );
/// 设定bin数目
int histSize = 255;
/// 设定取值范围 ( R,G,B) )
float range[] = { 0, 255 } ;
const float* histRange = { range };
bool uniform = true; bool accumulate = false;
Mat r_hist, g_hist, b_hist;
/// 计算直方图:
calcHist( &rgb_planes[0], 1, 0, Mat(), r_hist, 1, &histSize, &histRange, uniform, accumulate );
calcHist( &rgb_planes[1], 1, 0, Mat(), g_hist, 1, &histSize, &histRange, uniform, accumulate );
calcHist( &rgb_planes[2], 1, 0, Mat(), b_hist, 1, &histSize, &histRange, uniform, accumulate );
// 创建直方图画布
int hist_w = 400; int hist_h = 400;
int bin_w = cvRound( (double) hist_w/histSize );
Mat histImage( hist_w, hist_h, CV_8UC3, Scalar( 0,0,0) );
/// 将直方图归一化到范围 [ 0, histImage.rows ]
normalize(r_hist, r_hist, 0, histImage.