OpenCV 学习笔记（2）

直方图计算与均衡化。

函数说明

calcHist

计算直方图。
在官方文档中的定义为：

void calcHist(const Mat* images, 
        int nimages, 
        const int* channels, 
        InputArray mask, 
        OutputArray hist, 
        int dims, 
        const int* histSize, 
        const float** ranges, 
        bool uniform=true, 
        bool accumulate=false)

参数说明

images - 一些原图，应该具有相同的深度，CV_8U 或者 CV_32F，以及相同的尺寸。它们可以具有任意的通道数。
nimages - 原图数
channels - 用于计算直方图的通道的列表。通道列表的第一个元素取值为 0 到 images[0].channels()-1 ，第二个元素取值为 images[0].channels() 到 images[0].channels()+images[1].channels()-1 ,以此类推。
mask - 可选的掩码矩阵。如果该矩阵非空，它应该为 8-bit 的数组，并与 images[i] 具有相同的尺寸。非零的元素标记了直方图中需要计算的数组元素。
hist - 输出直方图
dims - 直方图维度，为正数且不大于 CV_MAX_DIMS（在当前 OpenCV 版本中该值为 32）。
histSize - 每个维度下直方图项的数量构成的数组。
ranges - 每个维度下直方图像素值的范围构成的数组。
- 如果直方图设置归一（uniform = true），则对于每个维度 i ，可以标记第0个直方图的下边界为 $L_0$ ，最后一个直方图 histSize[i]-1 的上边界为 $U_{histSize[i]-1}$ ，即每一个 ranges[i] 都是具有两个元素的数组。
- 如果直方图不归一（uniform = false），则每个 ranges[i] 包含 histSize[i]+1 个元素： $L_0$, $U_0=L_1$ , $U_1=L_2$ , … , $U_{histSize[i]-2}=L_{histSize[i]-2}$ , $U_{histSize[i]-1}$ 。不在 $L_0$ 和 $U_{histSize[i]-1}$ 范围内的数组元素不计算在直方图中。
uniform - 标识直方图是否归一
accumulate - 累积标识。如果 accumulate = true，直方图在被分配时不会清零。

minMaxLoc

定位最小值和最大值。
在官方文档中的定义为：

void minMaxLoc(InputArray src, 
        double* minVal, double* maxVal=0, 
        Point* minLoc=0, Point* maxLoc=0, 
        InputArray mask=noArray())

参数说明

src - 输入的单通道数组
minVal - 指向最小值的指针
maxVal - 指向最大值的指针
minVal - 指向最小值位置的指针（2维情况下）
maxVal - 指向最大值位置的指针（2维情况下）
mask - 可选掩码

line

绘制线段。
在官方文档中的定义为：

1 2	void line(Mat& img, Point pt1, Point pt2, const Scalar& color, int thickness=1, int lineType=8, int shift=0)

参数说明

img - 绘制线段的图像
pt1 - 线段的一个端点
pt2 - 线段的第二个端点
color - 线段颜色
thickness - 线段粗细
lineType - 线段类型
- 8 - 8连通线段
- 4 - 4连通线段
- CV_AA - 消除锯齿的线段
shift - 点坐标的小数点位数

equalizeHist

均衡化灰度图的直方图。
在官方文档中的定义为：

1	void equalizeHist(InputArray src, OutputArray dst)

参数说明

src - 8-bit单通道的原图像
dst - 均衡化直方图后的图像，与原图具有相同的尺寸和类型。

程序实现

计算下图的直方图并进行直方图均衡化。

点此下载

实现如下：

#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <opencv2\core\core.hpp>
#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
Mat getHistogram(const Mat &srcImage)
{
    //计算直方图
    MatND hist;
    int channel = 0;
    int dims = 1;
    int size = 256;
    float hranges[] = { 0, 255 };
    const float *ranges[] = { hranges };
    calcHist(&srcImage, 1, &channel, Mat(), hist, dims, &size, ranges);
    //获取最大值和最小值
    double minVal = 0, maxVal = 0;
    minMaxLoc(hist, &minVal, &maxVal, 0, 0);
    //显示直方图
    Mat dstImage(size, size, CV_8U, Scalar(255));
    int hpt = static_cast<int>(size);
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        //计算直方图高度
        float binVal = hist.at<float>(i);
        int intVal = static_cast<int>(binVal*hpt / maxVal);
        //两点之间绘制一条线段
        line(dstImage, Point(i, size), Point(i, size - intVal), Scalar(0));
    }
    return dstImage;
}
int main()
{
    //读取原图
    Mat srcImage = imread("orange.jpg", 0);
    imshow("source Image", srcImage);
    if (!srcImage.data)
    {
        cout << "fail to load image!" << endl;
    }
    //计算直方图
    Mat hist1;
    hist1 = getHistogram(srcImage);
    imshow("source Histogram", hist1);
    imwrite("srcHist.jpg", hist1);
    //计算均衡化图
    Mat dstImage;
    equalizeHist(srcImage, dstImage);
    imshow("equalized Image", dstImage);
    imwrite("dstImage.jpg", dstImage);
    //计算均衡化直方图
    Mat hist2;
    hist2 = getHistogram(dstImage);
    imshow("equalized Histogram", hist2);
    imwrite("dstHist.jpg", hist2);
    waitKey(0);
}

运行结果

原图
原图直方图
均衡化图
均衡化直方图