这篇文章主要介绍“怎么用opencv C++绘制灰度直方图”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“怎么用opencv C++绘制灰度直方图”文章能帮助大家解决问题。
直方图的计算很简单，无非就是遍历图像的像素，统计每个灰度级的个数，opencv中calcHist函数能够同时计算过个图像，多个通道，不同灰度范围的灰度直方图。
void 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);参数释义
images 输入的图像
nimages 输入的图像个数
channels 统计直方图第几通道
mask 可选的操作掩码
hist 输出的直方图数组
dims 需要统计直方图通道的个数
histSize 直方图分成多少个区间
ranges 像素值区间
uniform 是否进行归一化处理
accumulate 在多个图像时是否计算像素值个数
接下来直接看代码：
Mat img;img = imread("猫1.jpg",0);int channels[] = { 0 };int bins = 256;Mat hist;int hist_size[] = { bins };float range[] = { 0,256 };const float*ranges[] = { range };calcHist(&img, 1, 0, Mat(), hist, 1, hist_size, ranges);double max_val;minMaxLoc(hist, 0, &max_val);//定义矩阵中最小值，最大值的位置int scale = 2;int hist_height =256;Mat hist_ing = Mat::zeros(hist_height, scale*bins, CV_8UC3);for (int i = 0; i < bins; i++){float bin_val = hist.at<float>(i);//图像的灰度频率表int inten = cvRound(bin_val*hist_height / max_val);//绘制高度rectangle(hist_ing, Point(scale*i, hist_height - 1), Point((i + 1)*scale - 1, hist_height - inten), CV_RGB(255, 255, 255));}imshow("直方图", hist_ing);waitKey(0);效果如下：
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