Opencv——灰度直方图

灰度直方图是灰度级的函数，它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映了图像中某种灰度出现的频率。

如果将图像总像素亮度（灰度级别）看成是一个随机变量，则其分布情况就反映了图像的统计特性，这可用probability density function （PDF）来刻画和描述，表现为灰度直方图。

灰度直方图的分布函数为：

　　　　　　　　　　　　h(k)=n_k

其中，k是值第k个灰度级，n_k是灰度级为r_k的像素总和。如果是8位灰度图像，k=0,1,2,...,255

下面代码如下：

#include<cv.h>
#include<highgui.h>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    IplImage *src = cvLoadImage("D:\\Opencv\\Images\\GrayLena.bmp");
    int pix[256];
    for (int i = 0; i < 256; i++)
        pix[i] = 0;
    int grayValue;
    for (int i = 0; i < src->height;i++)
    for (int j = 0; j < src->width; j++)
    {
        grayValue = ((char*)(src->imageData + j*src->widthStep))[i];
        pix[grayValue]++;
    }

    int max = 0;
    for (int i = 0; i<256; i++)
    {
        if (pix[i]>max)
        {
            max = pix[i];
        }
    }
    IplImage* dst = cvCreateImage(cvSize(400, 300), 8, 3);
    cvSet(dst, cvScalarAll(255), 0);
    double bin_width = (double)dst->width / 256;
    double bin_unith = (double)dst->height / max;
    for (int i = 0; i<256; i++)
    {
        CvPoint p0 = cvPoint(i*bin_width, dst->height);
        CvPoint p1 = cvPoint((i + 1)*bin_width, dst->height - pix[i] * bin_unith);
        cvRectangle(dst, p0, p1, cvScalar(0, 255), -1, 8, 0);
    }

    cvNamedWindow("destImage");
    cvShowImage("destImage",dst);
    cvWaitKey();
    cvReleaseImage(&dst);
    cvDestroyWindow("destImage");
    return 0;
}