opencv打印图片直方图数据

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#histgram opencv

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本文介绍了一种不依赖OpenCV内置函数的方法来绘制图片的直方图，通过遍历像素值并计算其出现频率来生成概率分布图，最终以256x256的图像形式展示。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

很多时候，我们对图像处理需要对图片进行分析，要分析图像数据分布情况，使用直方图分析是一个很好的选择。

下面是本人使用opencv自己写的图片数据直方图，没有使用opencv提供的hist函数，这里数据是显示图片像素值概率分布情况，代码如下：

void imgproc::showHistogarm(IplImage* src,IplImage *dst)
/*****************************
author:chengtianqing123

showHistogarm
打印图片直方图数据
src
源图片
dst
输出图片（256*256）
*****************************/
{
	assert(src!=NULL);
	int num[256]={0};//数据统计
	double p[256]={0};//数据概率分布
	int max=0;
	int h=src->height;
	int w=src->width;

	for(int i=0;i<h;i++)
	{
		for(int j=0;j<w;j++)
		{
			int piexl=((uchar*)(src->imageData+src->widthStep*i))[j];
			num[piexl]++;
			if(num[piexl]>max)//获取最高概率像素值
			{
				max=num[piexl];
			}
		}
	}
	for(int i=0;i<256;i++)//归一化处理
	{
		//cout<<num[i]<<" ";
		p[i]=num[i]*1.0/max;
	}

	cvSet(dst,cvScalar(255,255,255),0);
	for(int i=0;i<256;i++)
	{
		CvPoint pt1=cvPoint(i,0);
		CvPoint pt2=cvPoint((i+1),p[i]*256);//打印图片高为256
		cvRectangle(dst,pt1,pt2,cvScalar(0,255,0));
	}
}