计算彩色图像的直方图

我们可以用同一个 cv::calcHist 函数计算多通道图像的直方图。例如，若想计算彩色 BGR图像的直方图，可以这样定义一个类：

class ColorHistogram { private: int histSize[3]; // 每个维度的大小float hranges[2]; // 值的范围（三个维度用同一个值）const float* ranges[3]; // 每个维度的范围int channels[3]; // 需要处理的通道public: ColorHistogram() { // 准备用于彩色图像的默认参数// 每个维度的大小和范围是相等的histSize[0]= histSize[1]= histSize[2]= 256; hranges[0]= 0.0; // BGR 范围为 0~256 hranges[1]= 256.0; ranges[0]= hranges; // 这个类中ranges[1]= hranges; // 所有通道的范围都相等ranges[2]= hranges; channels[0]= 0; // 三个通道：B channels[1]= 1; // G channels[2]= 2; // R }

这里的直方图将会是三维的，因此需要为每个维度指定一个范围。本例中的 BGR 图像的三个通道范围都是[0,255]。准备好参数后，就可以用下面的方法计算颜色直方图了：

// 计算直方图
cv::Mat getHistogram(const cv::Mat &image) { cv::Mat hist; // 计算直方图cv::calcHist(&image, 1, // 单幅图像的直方图channels, // 用到的通道cv::Mat(), // 不使用掩码hist, // 得到的直方图3, // 这是一个三维直方图histSize, // 箱子数量ranges // 像素值的范围); return hist;
}

上述方法返回一个三维的 cv::Mat 实例。如果选用含有 256 个箱子的直方图，这个矩阵就有(256)^3 个元素，表示超过 1600 万个项目。在很多应用程序中，最好在计算直方图时减少箱子的数量。也可以使用数据结构 cv::SparseMat 表示大型稀疏矩阵（即非零元素非常稀少的矩阵），这样不会消耗过多的内存。cv::calcHist 函数具有返回这种矩阵的版本，因此只需要简单地修改一下前面的方法，即可使用 cv::SparseMatrix：

// 计算直方图
cv::SparseMat getSparseHistogram(const cv::Mat &image) { cv::SparseMat hist(3, // 维数histSize, // 每个维度的大小CV_32F); // 计算直方图cv::calcHist(&image, 1, // 单幅图像的直方图channels, // 用到的通道cv::Mat(), // 不使用掩码hist, // 得到的直方图3, // 这是三维直方图histSize, // 箱子数量ranges // 像素值的范围); return hist;
}

这是一个三维直方图，画起来比较困难。我们也可以通过显示独立的 R、G 和 B 通道的直方
图来说明图像中颜色的分布情况。

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