OpenCV下设置灰度直方图的阈值来对图像进行查找(查表)变换的源码

如果图像的直方图集中在某一区间，画面表现现的是色彩单一，不利于观察分析，这个时候我们就可以通过对直方图设置上下两个阈值，找到这两个阈值对应的灰度级，分别记为iLow和iHigh，小于iLow的像素点的灰度值置为0，大iHigh的灰度值置为255，位于[iLow iHigh]区间内的点用式子s=T(r)=255*(r-a)/(b-a)来进行重映射，最终的效果是使得这个区间内的像素灰度值分布到0到255上！这里其实有a=iLow,b=iHigh.

下面是按上面的思想写的OpenCV源码：

源码中用到的图像的下载链接为：flower3.jpg_免费高速下载|百度网盘-分享无限制

//OpenCV版本2.4.9  #include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
int main()
{// 图像获取及验证cv::Mat srcImage = cv::imread("flower3.jpg");if( !srcImage.data ) return 1;// 转化为灰度图像cv::Mat srcGray;cvtColor(srcImage, srcGray, CV_BGR2GRAY);// 第一步：计算图像的直方图const int channels[1]={0};const int histSize[1]={256};float hranges[2]={0,255};const float* ranges[1]={hranges};cv::MatND hist;calcHist(&srcGray,1,channels,cv::Mat(),hist,1,histSize,ranges);// 第二步：根据预设参数统计灰度级变换int segThreshold = 50;// 由低到高进行查找int iLow =0;for (; iLow < histSize[0]; iLow++) {if (hist.at<float>(iLow) > segThreshold) {break;}}// 由高到低进行查找int iHigh = histSize[0] -1;for (; iHigh >=0; iHigh--) {if (hist.at<float>(iHigh) > segThreshold) {break;}}// 第三步：建立查找表cv::Mat lookUpTable(cv::Size(1, 256), CV_8U);for (int i =0; i <256; i++) {if (i < iLow ){lookUpTable.at<uchar>(i) =0;} else if (i > iHigh) {lookUpTable.at<uchar>(i) = 255;} else {lookUpTable.at<uchar>(i) = static_cast<uchar>(255.0 * (i - iLow) / (iHigh - iLow + 0.5));}}// 第四步：通过查找表进行映射变换cv::Mat histTransResult;cv::LUT(srcGray, lookUpTable, histTransResult);// 显示图像cv::imshow("srcGray",srcGray);cv::imshow("histTransResult",histTransResult);cv::waitKey(0);return 0;
}

运行果结如下图所示：

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