【OpenCV】直方图

直方图均衡化

直方图均衡化作用：提高图像对比度，拉伸灰度值范围。

代码示例

#include "opencv2/imgcodecs.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include <iostream>using namespace cv;
using namespace std;int main(int, char** argv)
{Mat src, dst;char* source_window = "Source Image";char* equal_window = "Equalization Image";src = imread("../data/source.jpg");if (src.empty()) { return -1; };cvtColor(src, src, COLOR_BGR2GRAY);     // 灰度图像equalizeHist(src, dst);                 // 直方图均衡化imshow(source_window, src);imshow(equal_window, dst);waitKey(0);return 0;
}

运行结果

直方图计算

void cv::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
)   说明：src：原图像    nimages:原图像数量          channels:通道mask:掩模     hist:输出直方图             dims:直方图维度histSize:直方图每一维的个数                ranges:直方图每一维的范围uniform:true则直方图范围尺寸均匀分布        accumulate:false则调用该函数前直方图先清零

代码示例

#include "opencv2/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgcodecs.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include <iostream>using namespace std;
using namespace cv;int main( )
{Mat src, dst;src = imread("../data/lena.jpg");if (src.empty()) { return -1; }vector<Mat> bgr_planes;                 // 矩阵向量split(src, bgr_planes);                 // 将多通道图像分为多个单通道图像int histSize = 256;float range[] = { 0,256 };const float* histRange = { range };     // 必须加const，否则报错bool uniform = true;                    // 直方图是否分布均匀bool accumulate = false;                // 如果为true，在开始分配时直方图不会被清除Mat b_hist, g_hist, r_hist;calcHist(&bgr_planes[0], 1, 0, Mat(), b_hist, 1, &histSize, &histRange, uniform, accumulate);calcHist(&bgr_planes[1], 1, 0, Mat(), g_hist, 1, &histSize, &histRange, uniform, accumulate);calcHist(&bgr_planes[2], 1, 0, Mat(), r_hist, 1, &histSize, &histRange, uniform, accumulate);int hist_w = 512, hist_h = 400;                     // 直方图的横纵范围int bin_w = cvRound((double)hist_w / histSize);     // 每个柱状的宽度Mat histImage(hist_h, hist_w, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 0));normalize(b_hist, b_hist, 9, histImage.rows, NORM_MINMAX, -1, Mat());           // 归一化normalize(g_hist, g_hist, 0, histImage.rows, NORM_MINMAX, -1, Mat());normalize(r_hist, r_hist, 0, histImage.rows, NORM_MINMAX, -1, Mat());for (int i = 1; i < histSize; i++)                                              // 绘制直线{line(histImage, Point(bin_w*(i - 1), hist_h - cvRound(b_hist.at<float>(i - 1))),    Point(bin_w*(i), hist_h - cvRound(b_hist.at<float>(i))),Scalar(255, 0, 0), 2, 8, 0);line(histImage, Point(bin_w*(i - 1), hist_h - cvRound(g_hist.at<float>(i - 1))),Point(bin_w*(i), hist_h - cvRound(g_hist.at<float>(i))),Scalar(0, 255, 0), 2, 8, 0);line(histImage, Point(bin_w*(i - 1), hist_h - cvRound(r_hist.at<float>(i - 1))),Point(bin_w*(i), hist_h - cvRound(r_hist.at<float>(i))),Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);}imshow("calcHist Demo", histImage);waitKey(0);return 0;
}

运行结果

直方图比较

double cv::compareHist  (   InputArray  H1,InputArray  H2,int         method
)   说明：method:相关Correlation  ( CV_COMP_CORREL )卡方Correlation  ( CV_COMP_CORREL )交集Intersection ( CV_COMP_INTERSECT )巴特查里亚距离Bhattacharyya distance ( CV_COMP_BHATTACHARYYA )

引入了函数cv::compareHist( )，代码与上面类似，在此不赘述，具体查看链接：

https://docs.opencv.org/master/d8/dc8/tutorial_histogram_comparison.html

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