opencv 从原始的图像中找出ROI区域

http://blog.csdn.net/chentravelling/article/details/45331225

#include <iostream>
#include <highgui.h>using namespace std;
using namespace cv;int main()
{IplImage *image = cvLoadImage("I:\\OpenCV Learning\\picture\\sumpalace.jpg");cvShowImage("image1",image);//将ROI区域图像保存在image中:左上角x、左上角y、矩形长、宽cvSetImageROI(image,cvRect(200,200,600,200));cvShowImage("imageROI",image);//执行cvSetImageROI（）之后显示image图像是只显示ROI标识的一部分，即改变了指针image，//但是它仍旧保留有原来图像的信息，在执行这一句cvResetImageROI(image),之后，image指示原来的图像信息。cvResetImageROI(image);cvShowImage("image2",image);cvWaitKey(0);return 0;
}

http://www.cnblogs.com/ronny/p/opencv_road_4.html

不均匀直方图，我们分别统计0-50，50-80，80-150，150-230，230-255区间的灰度分布：

int main()
{Mat Image=imread("../cat.png");cvtColor(Image,Image,CV_BGR2GRAY);const int channels[1]={0};int histSize[1]={5};float hranges[6]={0,50,80,150,230,255};const float* ranges[1]={hranges};MatND hist;calcHist(&Image,1,channels,Mat(),hist,1,histSize,ranges,false);return 0;
}

直方图的显示

从上面的例子中我们可以看出，直方图计算得到的实际上是一个多维数组，这并不够直观，我们希望能够像在Excel中把相关数据通过表的形式表示出来。

下面通过划线函数来把一个灰度直方图显示出来：

Mat getHistImg(const MatND& hist)
{double maxVal=0;double minVal=0;//找到直方图中的最大值和最小值minMaxLoc(hist,&minVal,&maxVal,0,0);int histSize=hist.rows;Mat histImg(histSize,histSize,CV_8U,Scalar(255));// 设置最大峰值为图像高度的90%int hpt=static_cast<int>(0.9*histSize);for(int h=0;h<histSize;h++){float binVal=hist.at<float>(h);int intensity=static_cast<int>(binVal*hpt/maxVal);line(histImg,Point(h,histSize),Point(h,histSize-intensity),Scalar::all(0));}return histImg;
}

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