利用OpenCV计算图像二维熵

直接上代码：

void calc_2D_entropy(cv::Mat &input, cv::Mat &output){int height = input.rows;int width = input.cols;cv::Mat out = cv::Mat::zeros(height, width, CV_32FC1);//template sizeint w = 3;for (int i = w; i < height - w; i++){float *data = out.ptr<float>(i);for (int j = w; j < width - w; j++){//cv::Mat Hist = cv::Mat::zeros(1, 256, CV_32F);float Hist[256] = { 0 };for (int p = i - w; p < i + w + 1; p++){uchar *t = input.ptr<uchar>(p);for (int q = j - w; q < j + w + 1; q++){int tmp = t[q];//cout << "tmp:" << tmp << endl;Hist[tmp] = Hist[tmp] + 1;}}float sumHist = 0;for (int ii = 0; ii < 256; ii++){sumHist += Hist[ii];}//get the probalityfor (int ii = 0; ii < 256; ii++){Hist[ii] = Hist[ii] / sumHist;//if (Hist[ii] != 0)//  cout << ii << ":" << Hist[ii] << endl;}//calculate the entropyfor (int k = 0; k < 256; k++){float v = Hist[k];float z = data[j];//cout << "z:" << z << endl;if (v != 0){double H = v * (log(v) / (float)log(2.0));//H = H * 80.5 - 1;data[j] = data[j] - H;//data[j] = data[j] + v * log(1 / v);//cout << j << ":" << data[j] << endl;}}}}normalize(out, output);output = output * 255;}

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