满意答案

ghfgdsf

2016.07.02

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应为图片在OpenCV中，就是使用矩阵来存储的。

在OpenCV2.l 之后，已经彻底的从IplImage变成了 Mat 矩阵对象。

以下是使用 图片生成直方图的例子。

把imread函数的地方改成 对函数

//使用 OpenCV 2.1

#include

#include

using namespace cv;

int main( int argc, char** argv )

{

Mat hsv; ...展开应为图片在OpenCV中，就是使用矩阵来存储的。

在OpenCV2.l 之后，已经彻底的从IplImage变成了 Mat 矩阵对象。

以下是使用 图片生成直方图的例子。

把imread函数的地方改成 对函数

//使用 OpenCV 2.1

#include

#include

using namespace cv;

int main( int argc, char** argv )

{

Mat hsv;

// 初始化

在此处加入代码， 初始化 hsv对象。

// 初始化

// let's quantize the hue to 30 levels

// and the saturation to 32 levels

int hbins = 30, sbins = 32;

int histSize[] = {hbins, sbins};

// hue varies from 0 to 179, see cvtColor

float hranges[] = { 0, 180 };

// saturation varies from 0 (black-gray-white) to

// 255 (pure spectrum color)

float sranges[] = { 0, 256 };

const float* ranges[] = { hranges, sranges };

MatND hist;

// we compute the histogram from the 0-th and 1-st channels

int channels[] = {0, 1};

calcHist( &hsv, 1, channels, Mat(), // do not use mask

hist, 2, histSize, ranges,

true, // the histogram is uniform

false );

double maxVal=0;

minMaxLoc(hist, 0, &maxVal, 0, 0);

int scale = 10;

Mat histImg = Mat::zeros(sbins*scale, hbins*10, CV_8UC3);

for( int h = 0; h < hbins; h++ )

for( int s = 0; s < sbins; s++ )

{

float binVal = hist.at(h, s);

int intensity = cvRound(binVal*255/maxValue);

cvRectangle( histImg, Point(h*scale, s*scale),

Point( (h+1)*scale - 1, (s+1)*scale - 1),

Scalar::all(intensity),

CV_FILLED );

}

namedWindow( "Source", 1 );

imshow( "Source", src );

namedWindow( "H-S Histogram", 1 );

imshow( "H-S Histogram", histImg );

waitKey();

}收起

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