C++ opencv图像直方图

1.图像直方图概念

图像有很多基础概念，在我们学习的过程中因为一些原因无法涉及，但这并不代表它们不重要

今天，我们就来介绍一个概念——图像直方图

图像直方图，是图像处理中很重要的一个基础概念，
有很多的算法，比如传统的特征工程，跟它都有千丝万缕的关系

图像直方图是图像像素值的统计学特征。
由于其计算代价较小，且具有图像平移、旋转、缩放不变性等众多优点，广泛地应用于图像处理的各个领域，特别是灰度图像的阈值分割、基于颜色的图像检索以及图像分类、反响投影跟踪。

图像直方图常见的分为：

灰度直方图
颜色直方图

示例如下

2.绘制彩色图像的一维直方图

API应用

calcHist

calcHist
    计算一维数组的直方图（输入图像可以有多通道）
        共10个参数
            第1个参数 图像数组
            第2个参数 输入图像数量
            第3个参数 通道数组
            第4个参数 可选mask
            
            第5个参数 输出直方图数据（值与对应频次）的n维数组
            第6个参数 直方图维数

                    当通道为1个时，我们选择维度为1维，此时直方图数据就为一维数组
                    当维度为2个时，我们选择维度为2维，此时直方图数据就为二维数组
                    ………………
                    也就是说，n张图像 每张图像m个通道 也可以计算出相应的直方图数据
                    
                    但对于绘制来说，一般都只绘制到2维，3维及以上就很复杂了

            第7个参数 histSize（ bins数组，x轴长度）
            第8个参数 ranges（取值范围数组）
            
            //以下参数暂时用不到
            第9个参数 指示直方图bin间隔是否一致
                        默认为true，即等间隔取值
                        如果为false，则range不能写{0,255}这种，就要写{1,1,……,1}这种
                                
            第10个参数 累计标志（默认为false）
                        当多张图像的时候，
                            如果为true，则绘制直每张方图的时候，不会从头清空
                            会在前者直方图的基础上继续

cvRound

cvRound
	将浮点数四舍五入到最近的整数
		共1个参数
			第1个参数 要处理的浮点数

本课中计算的直方图维数为1维，采取方式为：

实例代码：

//函数定义
void showHistogram_demo(Mat& image);

//函数实现
void QuickDemo::showHistogram_demo(Mat& image) {

	//三通道分离
	std::vector<Mat> bgr;
	split(image, bgr);

	//定义参数变量
	const int channels[1] = { 0 };
	Mat b_hist, g_hist, r_hist;
	const int bins[1] = { 256 };

	float xrange[2] = { 0,255 };
	const float* ranges[1] = { xrange };

	//计算Blue,Green,Red三通道各自的直方图
	calcHist(&bgr[0], 1, channels, Mat(), b_hist, 1, bins, ranges);
	calcHist(&bgr[1], 1, channels, Mat(), g_hist, 1, bins, ranges);
	calcHist(&bgr[2], 1, channels, Mat(), r_hist, 1, bins, ranges);

	//imshow("00", b_hist);
	//std::cout << b_hist;

	//显示直方图
	int hist_w = 512;//画布宽高
	int hist_h = 400;
	int bin_w = cvRound((double)hist_w / bins[0]);
	Mat histImage = Mat::zeros(Size(hist_w, hist_h), CV_8UC3);

	//归一化直方图数据为指定范围
	normalize(b_hist, b_hist, 0, hist_h, NORM_MINMAX, -1, Mat());
	normalize(g_hist, g_hist, 0, hist_h, NORM_MINMAX, -1, Mat());
	normalize(r_hist, r_hist, 0, hist_h, NORM_MINMAX, -1, Mat());

	//绘制直方图曲线
	for (int i = 0; i < 256; i++) {

		Point p01(bin_w * i, hist_h - cvRound(b_hist.at<float>(i)));
		/*
		第一个点横向坐标：bin_w*i: 即 512/256 再 * i
		第二个点纵向坐标：直方图纵高 - 根据直方图纵高归一化后的频次，即为纵向坐标

						当频次很低时，减的少，就靠下，反之靠上
		*/
		//线段的下一个点
		Point p02(bin_w * i + 1, hist_h - cvRound(b_hist.at<float>(i + 1)));

		Point p11(bin_w * i, hist_h - cvRound(g_hist.at<float>(i)));
		Point p12(bin_w * i + 1, hist_h - cvRound(g_hist.at<float>(i + 1)));

		Point p21(bin_w * i, hist_h - cvRound(r_hist.at<float>(i)));
		Point p22(bin_w * i + 1, hist_h - cvRound(r_hist.at<float>(i + 1)));


		line(histImage, p01, p02, Scalar(255, 0, 0), 1, 8, 0);
		line(histImage, p11, p12, Scalar(0, 255, 0), 1, 8, 0);
		line(histImage, p21, p22, Scalar(0, 0, 255), 1, 8, 0);

	}

	imshow("直方图", histImage);

}