OpenCV-每天坚持一点点(7)

本文介绍了一种利用OpenCV实现图像直方图计算和对比的方法,并展示了如何通过直方图均衡化来改善图像对比度。文章详细解释了直方图计算的过程,包括颜色空间转换、量化等步骤,并通过实例比较了原图像与均衡化后的图像的直方图差异。

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//使用OpenCV提供的直方图功能对图像的直方图进行比较,两种比较结果,一种是原图像与原图像的比较,一种是原图像与均衡化的图像进行比较。

 

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
#include <iostream>
using namespace std;
void histgram2Dcalculation(const Mat& src, Mat &histo2D)
{
    Mat hsv;
    cvtColor(src, hsv, COLOR_BGR2HSV);

    //量化色度为30~255,饱和度为32~255
    int hbins = 255;
    int sbins = 255;
    int histSize[] = { hbins,sbins };
    //饱和度从0~179
    float hranges[] = { 0,180 };
    float sranges[] = { 0,255 };
    const float* ranges[] = { hranges,sranges };

    MatND hist;
    int channels[] = { 0,1 };
    calcHist(&hsv, 1, channels, Mat(), hist,2, histSize, ranges, true, false);
    double maxVal = 0;
    minMaxLoc(hist, 0, &maxVal, 0, 0);

    int scale = 1;
    Mat histImg = Mat::zeros(sbins*scale, hbins*scale, CV_8UC3);
    for (int h = 0; h < hbins;h++)
    {
        for (int s = 0; s < sbins;s++)
        {
            float binVal = hist.at<float>(h, s);
            int intensity = cvRound(binVal * 255 / maxVal);
            rectangle(histImg, Point(h*scale, s*scale), Point((h + 1)*scale - 1, (s + 1)*scale - 1), Scalar::all(intensity), CV_FILLED);
        }
    }
    histo2D = histImg;
}
void histogramRGcalculation(const Mat& src, Mat &histoRG)
{
    int r_bins = 50;
    int g_bins = 60;

    int histSize[] = { r_bins,g_bins };

    float r_ranges[] = { 0,255 };
    float g_ranges[] = { 0,255 };
    const float* ranges[] = { r_ranges,g_ranges };
    int channels[] = { 0,1 };

    MatND hist_base;
    calcHist(&src, 1, channels, Mat(), hist_base, 2, histSize, ranges, true, false);

    normalize(hist_base, hist_base, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat());
    histoRG = hist_base;
}
int main()
{
    Mat src, imageeq;
    Mat histImg, histImgeq;
    Mat histHSorg, histHSeq;

    src = imread("E:\\1.jpg");
    vector<Mat> bgr_planes;
    split(src, bgr_planes);
    
    namedWindow("Source Image", 0);
    imshow("Source Image", src);

    //计算原始图像的直方图
    histgram2Dcalculation(src, histImg);

    //显示每个颜色通道的直方图
    imshow("H-S Histogram", histImg);

    //均衡化
    equalizeHist(bgr_planes[0], bgr_planes[0]);
    equalizeHist(bgr_planes[1], bgr_planes[1]);
    equalizeHist(bgr_planes[2], bgr_planes[2]);

    merge(bgr_planes, imageeq);

    namedWindow("Equalized Image", 0);
    imshow("Equalized Image", imageeq);

    histgram2Dcalculation(imageeq, histImgeq);
    imshow("H-S Histogram Equlized", histImgeq);

    histogramRGcalculation(src, histHSorg);
    histogramRGcalculation(imageeq, histHSeq);

    //0:CV_COMP_CORREL = 0,    CV_COMP_CHISQR = 1,    CV_COMP_INTERSECT = 2,CV_COMP_BHATTACHARYYA = 3,
    //0和2是度量值越高越好,1和3是度量值越小越好
    for (int i = 0; i < 4;i++)
    {
        int compare_method = i; 
        double orig_orig = compareHist(histHSorg, histHSorg, compare_method);
        double orig_equ = compareHist(histHSorg, histHSeq, compare_method);

        printf("Mathod [%d] Original-Original,Original-Equalized:%f,%f\n", i, orig_orig, orig_equ);
    }
    printf("Done!\n");
    waitKey(0);

    
    return 0;
}

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