OpenCV 直方图和归一化

最新推荐文章于 2024-11-15 11:20:58 发布

原创

最新推荐文章于 2024-11-15 11:20:58 发布

· 348 阅读

0 ·

版权

文章标签：

#opencv #人工智能 #计算机视觉

文章介绍了在OpenCV中如何使用CalcHist函数计算直方图，以及如何通过Normalize函数进行归一化处理，以便消除图像大小对直方图影响，便于不同尺寸图像间的比较。讨论了归一化的不同算法，包括范围归一化和范数归一化。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

直方图可以反映图片的整体统计信息, 使用函数 CalcHist() 实现.
但CalcHist() 统计出的数量信息和图像大小相关, 如果要剔除图像大小因素, 需要做归一化处理, 归一化处理后的信息, 反映出各个颜色值得占比情况, 这样更方便不同size图像做对比, 归一化的函数为 Normalize().

/// <summary>
        /// computes the joint dense histogram for a set of images.
        /// </summary>
        /// <param name="images">要统计直方图的Mat</param>
        /// <param name="channels">需要统计的通道Id, 为了理解方便, 一般仅统计一个通道</param>
        /// <param name="mask">掩码Mat, 如果是整张图片统计直方图, 传null即可</param>
        /// <param name="hist">统计后的hist mat</param>
        /// <param name="dims">输出直方图的维度, 灰度为1, 彩色为3</param>
        /// <param name="histSize">直方图横坐标的区间数, 即直方图每一维数组的大小</param>
        /// <param name="ranges">执直方图每个bi