需求说明
在对图像进行处理时,经常会有这类需求:想要观察图像的直方图分布,例如灰度图中0-255区间数值的分布情况,从而可以进行后续的操作,如阈值分割二值化、直方图均衡化等等。本文设计了一个能绘制简易直方图的简单函数DrawHistImg,可以帮助大家快速掌握绘制的原理,可以根据自己的创意对其进行改善和补充。
下面介绍具体实现流程。
具体流程
1)取图像的灰度图,并遍历统计0-255各个灰度值所出现的次数。
cv::Mat src = imread("test.jpg", 0);
cv::Mat hist = cv::Mat::zeros(1, 256, CV_32FC1);
for (int i = 0; i < src.rows; ++i)
{
for (int j = 0; j < src.cols; ++j)
{
hist.at<float>(0, src.at <uchar>(i, j))++;
}
}
2)定义直方图图像histImage,并初始化一些参数。其中bins是数值最大值,即255;scale为每个灰度值所对应的直方图宽度;histHeight为直方图高度最大值,也是直方图图像的宽。
cv::Mat histImage = cv::Mat::zeros(540, 1020, CV_8UC1);
const int bins = 255;
int scale = 4;
int histHeight = 540;
3)利用minMaxLoc函数得出哪个灰度值的出现次数最高,为归一化做准备。
double maxValue;
cv::Point2i maxLoc;
cv::minMaxLoc(hist, 0, &maxValue, 0, &maxLoc);
4)遍历hist中每个灰度值,并根据其出现次数绘制直方图,height是归一化后的高度。
for (int i = 0; i < bins; i++)
{
float binValue = (hist.at<float>(i));
int height = cvRound(binValue * histHeight / maxValue);
cv::rectangle(histImage, cv::Point(i * scale, histHeight),
cv::Point((i + 1) * scale - 1, histHeight - height), cv::Scalar(255), -1);
}
5)函数执行完毕。
功能函数
// 绘制简易直方图
cv::Mat DrawHistImg(cv::Mat &src)
{
cv::Mat hist = cv::Mat::zeros(1, 256, CV_32FC1);
for (int i = 0; i < src.rows; ++i)
{
for (int j = 0; j < src.cols; ++j)
{
hist.at<float>(0, src.at <uchar>(i, j))++;
}
}
cv::Mat histImage = cv::Mat::zeros(540, 1020, CV_8UC1);
const int bins = 255;
double maxValue;
cv::Point2i maxLoc;
cv::minMaxLoc(hist, 0, &maxValue, 0, &maxLoc);
int scale = 4;
int histHeight = 540;
for (int i = 0; i < bins; i++)
{
float binValue = (hist.at<float>(i));
int height = cvRound(binValue * histHeight / maxValue);
cv::rectangle(histImage, cv::Point(i * scale, histHeight),
cv::Point((i + 1) * scale - 1, histHeight - height), cv::Scalar(255), -1);
}
return histImage;
}
C++测试代码
#include <iostream>
#include <time.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
cv::Mat DrawHistImg(cv::Mat &hist);
int main()
{
cv::Mat src = imread("test.jpg", 0);
// 绘制均衡化后直方图
cv::Mat hrI = DrawHistImg(src);
imshow("original", src);
imshow("hist", hrI);
waitKey(0);
return 0;
}
// 绘制简易直方图
cv::Mat DrawHistImg(cv::Mat &src)
{
cv::Mat hist = cv::Mat::zeros(1, 256, CV_32FC1);
for (int i = 0; i < src.rows; ++i)
{
for (int j = 0; j < src.cols; ++j)
{
hist.at<float>(0, src.at <uchar>(i, j))++;
}
}
cv::Mat histImage = cv::Mat::zeros(540, 1020, CV_8UC1);
const int bins = 255;
double maxValue;
cv::Point2i maxLoc;
cv::minMaxLoc(hist, 0, &maxValue, 0, &maxLoc);
int scale = 4;
int histHeight = 540;
for (int i = 0; i < bins; i++)
{
float binValue = (hist.at<float>(i));
int height = cvRound(binValue * histHeight / maxValue);
cv::rectangle(histImage, cv::Point(i * scale, histHeight),
cv::Point((i + 1) * scale - 1, histHeight - height), cv::Scalar(255), -1);
}
return histImage;
}
测试效果
图1 原图
图2 灰度图
图3 直方图
如果函数有什么可以改进完善的地方,非常欢迎大家指出,一同进步何乐而不为呢~
以上就是C++ OpenCV绘制简易直方图DrawHistImg的详细内容,更多关于C++ OpenCV绘制直方图的资料请关注编程网其它相关文章!