opencv_20_二维直方图

OpenCV 直方图概念,直方图均衡化原理详解 直方图(Histogram)是一种图表,用于显示数据集的分布情况。它通过将数据范围划分为若干个连续的区间(称为“桶”或“箱”—bins),然后统计每个区间内的数据点数量,以条形图的形式展示这些数量。横轴表示数据的取值范围,纵轴表示每个区间内数据点的数量或频率。 阅读详情

   void histogram_2d_demo(Mat& image);

void ColorInvert::histogram_2d_demo(Mat& image)
{
    Mat hsv, hs_hist;
    cvtColor(image, hsv, COLOR_BGR2HSV);
    int hbins = 30,sbins = 32;
    int hist_bins[] = { hbins,sbins };
    float h_range[] = { 0,180 };
    float s_range[] = { 0,256 };
    const float* hs_ranges[] = { h_range,s_range };
    int hs_channels[] = { 0,1 };
    calcHist(&hsv, 1, hs_channels,Mat(), hs_hist, 2, hist_bins, hs_ranges, true, false);
    double maxVal = 0;
    minMaxLoc(hs_hist, 0, &maxVal, 0, 0);
    int scale = 10;
    Mat hist2d_image = Mat::zeros(sbins * scale, hbins * scale, CV_8UC3);
    for (int h = 0; h < hbins; h++)
    {
        for (int s = 0; s < sbins; s++)
        {
            float binVal = hs_hist.at<float>(h, s);
            int intensity = cvRound(binVal * 255 / maxVal);
            rectangle(hist2d_image, Point(h * scale, s * scale),
            Point((h + 1) * scale - 1, (s + 1) * scale - 1),
            Scalar::all(intensity),
            -1);
        }
    }
    imshow("H-S Histogram", hist2d_image);
    imwrite("D:/hist_2d.png", hist2d_image);
   
}

【OpenCV • c++】直方图计算 | 绘制 H-S 直方图 | 绘制一维直方图 | 绘制 RGB 三色直方图 直方图广泛应用于很多计算机视觉处理当中。通过标记帧与帧之间显著的边缘和颜色的变化,可以检测视频中的场景变化。在每个兴趣点设置一个有相似特征的直方图所构成的“标签”,可以用来标记各种不同的事情,比如图像的色彩分布,物体边缘梯度模板等等。是计算机视觉中最经典的工具之一。简单来说直方图就是对数据进行统计的一种方法,它将统计值组织到一系列事先定义好的bin中。bin中的数值是从数据中计算出的特征的统计量,这些数据可以是梯度、方向、色彩以及其他任何特征。 阅读详情

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直接上代码 void histogram_2d_demo(Mat &image) { // 2D 直方图 Mat hsv, hs_hist; cvtColor(image, hsv, COLOR_BGR2HSV); int hbins = 30, sbins = 32; int hist_bins[] = { hbins, sbins }; float h_range[] = { 0, 180 }; float s_range[] = { 0, 256 }; const floa

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