openCV -- rectangle函数的使用+统计直方图

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1	void rectangle(Mat& img, Point pt1,Point pt2,const Scalar& color, int thickness=1, int lineType=8, int shift=0)

　　

img 图像.

pt1 矩形的一个顶点。

pt2 矩形对角线上的另一个顶点

color 线条颜色 (RGB) 或亮度（灰度图像 ）(grayscale image）。

thickness 组成矩形的线条的粗细程度。取负值时（如 CV_FILLED）函数绘制填充了色彩的矩形。

line_type 线条的类型。

 

其中关于坐标点pt1以及pt2的说明一个矩形的一个顶点，pt2则是相对pt1的另外一点，即确定一个矩形，只需要矩形对角线上的两点即可，这个很好理解。但是指定这两个点的时候是很有考究的。笔者做了一个测试，测试代码为，当然笔者最近在这一个关于图像处理的一个小型的MFC程序，正在构建阶段，因此直接在该程序框架上试验：

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void CMFC_OpenCVtestDlg::OnGrayHist() {     // TODO:  在此添加命令处理程序代码     Mat image(img);        cvtColor(image,image,CV_BGR2GRAY);     float range[] = { 0, 255 };     const float *histRange[] = { range };     MatND dsthist;     int bins = 256;     int hist_size[] = { bins };     int channnels = 0;     //------------------------------------------------------//     calcHist(&image, 1, &channnels, Mat(), dsthist, 1, hist_size, histRange, true, false);     double max_Value, min_Value;     minMaxLoc(dsthist, &min_Value, &max_Value, 0, 0);        int histHeight = 256;     Mat Histimage = Mat::zeros(histHeight, bins, CV_8UC3);     IplImage *pImage;     for (int i = 0; i < bins; i++)     {         float binValue = dsthist.at<float>(i);         int intensity = cvRound(binValue*histHeight / max_Value);         rectangle(Histimage, Point(i, histHeight - 1), Point(i + 1, histHeight - intensity), Scalar(255,128,64));     }        //imshow("Hist",Histimage);     pImage = &Histimage.operator IplImage();     DrawToMFC(IDC_PROG, pImage);     GetDlgItem(IDC_Hist)->SetWindowTextA("灰色直方图"); }<br><br>void CMFC_OpenCVtestDlg::DrawToMFC(int Ctrol_ID, IplImage * pImage) {     CDC* pDC = GetDlgItem(Ctrol_ID)->GetDC();     HDC hDC = pDC->GetSafeHdc();     CvvImage cimg;     cimg.CopyOf(pImage);     CRect rect;     GetDlgItem(Ctrol_ID)->GetClientRect(&rect);     cimg.DrawToHDC(hDC, &rect);     ReleaseDC(pDC); } rectangle(Histimage, Point(i, histHeight - 1), Point(i + 1, histHeight - intensity_red), Scalar(0, 0, 255));

其中：img是一个IplImage *类型的变量，这是一个全局变量，主要是因为在OpenCV2.2版本以后，CvvImage类被取消掉了，因此在OpenCV3.0与MFC结合，在picture控件上显示图像时出现了麻烦，因此将CvvImage.cpp以及CvvImage.h拷贝到了工程目录下使用。而CvvImage类的成员函数Copyof(IplImage *pImage)只接受IplImage *类型的变量，因此定义了一个该全局变量（ps:这个真是对程序的说明，不是本文讨论的重点）

　　

错误理解：在函数OnGrayHist()中，关于pt1,pt2的设置是：Point(i, histHeight - 1), Point(i + 1, histHeight - intensity);

如果我们将pt1,pt2理解为一个矩形的左上角坐标以及右上角坐标，那么疑问就来了，岂不是每一个直方图的点都在最顶端，画出来的矩形和我们理解的矩形就是倒着的了，笔者也是这么认为的，因此看了良久，决定把代码改了，把pt1,pt2的坐标改为了：Point(i, 0), Point(i + 1, intensity);这样画出来的矩形就应该和我们想象中的一样了，结果却不是这样的：

 

恰恰和我们理解的相反，因此正确的理解应该是这样的：

在计算过程中，intensity是相应的统计点的数量，Height是画图区域的高，在点pt1的横坐标表示的统计点，也就是像素1到256的点，在区域中表示为横坐标，而纵坐标则不是表示的到横坐标的纵向距离，而是到画图区域最高点的距离，因此设置为Height，则等同于到横坐标的纵向距离为0；p2的解释也就更能理解了，i+1表示矩形的宽度为1,

而纵坐标Height-intensity则是该统计点的高度，也就是频数。

因此将pt1和pt2理解为左下角和右上角的含义才更为贴切。

为了验证想法否正确，将rectangle()函数的相应代码修改：