opencv學(xué)習(xí)筆記C++繪制灰度直方圖
直方圖的計(jì)算很簡(jiǎn)單，無(wú)非就是遍歷圖像的像素，統(tǒng)計(jì)每個(gè)灰度級(jí)的個(gè)數(shù)，opencv中calcHist函數(shù)能夠同時(shí)計(jì)算過(guò)個(gè)圖像，多個(gè)通道，不同灰度范圍的灰度直方圖。
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);
參數(shù)釋義
images 輸入的圖像
nimages 輸入的圖像個(gè)數(shù)
channels 統(tǒng)計(jì)直方圖第幾通道
mask 可選的操作掩碼
hist 輸出的直方圖數(shù)組
dims 需要統(tǒng)計(jì)直方圖通道的個(gè)數(shù)
histSize 直方圖分成多少個(gè)區(qū)間
ranges 像素值區(qū)間
uniform 是否進(jìn)行歸一化處理
accumulate 在多個(gè)圖像時(shí)是否計(jì)算像素值個(gè)數(shù)
接下來(lái)直接看代碼：
Mat img;
img = imread("貓1.jpg",0);
int channels[] = { 0 };
int bins = 256;
Mat hist;
int hist_size[] = { bins };
float range[] = { 0,256 };
const float*ranges[] = { range };
calcHist(&img, 1, 0, Mat(), hist, 1, hist_size, ranges);
double max_val;
minMaxLoc(hist, 0, &max_val);//定義矩陣中最小值，最大值的位置
int scale = 2;
int hist_height =256;
Mat hist_ing = Mat::zeros(hist_height, scale*bins, CV_8UC3);
for (int i = 0; i < bins; i++)
{
float bin_val = hist.at<float>(i);//圖像的灰度頻率表
int inten = cvRound(bin_val*hist_height / max_val);//繪制高度
rectangle(hist_ing, Point(scale*i, hist_height - 1), Point((i + 1)*scale - 1, hist_height - inten), CV_RGB(255, 255, 255));
}
imshow("直方圖", hist_ing);
waitKey(0);
效果如下：
以上就是opencv學(xué)習(xí)筆記C++繪制灰度直方圖的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于C++ opencv灰度直方圖的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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