0015-OpenCV环境下计算并绘制HSV空间的H-S的二维联合直方图

上篇博文(https://blog.youkuaiyun.com/lehuoziyuan/article/details/84064822)介绍了灰度直方图的计算,是一维的直方图,这篇博文介绍运用calcHist计算二维联合直方图的方法以HSV空间的H-S的二维联合直方图为例
需要说明的是,二维直方图并不是一个通道一个通道的分别独立平行计算,而是将两个通道的数据整合起来计算出的二维直方图。
calcHist函数就不介绍了,上一篇帖子已经讲进了,详情见我的上篇博客!
直接上源码吧
源码中使用的图像下载链接:http://pan.baidu.com/s/1jHHh7sM 密码:78cr

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//opencv版本:OpenCV3.0
//VS版本:VS2013
//Author:qxsf321.net

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>    
#include <opencv2/imgproc/types_c.h>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui_c.h>

#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

i
### 如何使用 OpenCV 绘制 HSV 图像的二维直方图 绘制 HSV 图像的二维直方图通常涉及色调 (Hue, H) 和饱和度 (Saturation, S),因为这两个通道能够很好地表示颜色信息。以下是实现该功能的具体方法: #### 使用 `calcHist` 函数计算二维直方图 OpenCV 提供了 `cv::calcHist` 函数来计算直方图。对于二维直方图,需要指定两个通道作为输入参数,设置相应的范围和 bin 数量。 ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> int main() { // 加载图像转换到 HSV 空间 cv::Mat image = cv::imread("image.jpg"); if (image.empty()) { std::cout << "Could not open or find the image!" << std::endl; return -1; } cv::Mat hsvImage; cv::cvtColor(image, hsvImage, cv::COLOR_BGR2HSV); // 定义用于计算直方图的参数 int h_bins = 30; // 色调通道 bins int s_bins = 32; // 饱和度通道 bins int histSize[] = {h_bins, s_bins}; // 每个维度的 bins 数量 float h_ranges[] = {0, 180}; float s_ranges[] = {0, 256}; const float* ranges[] = {h_ranges, s_ranges}; int channels[] = {0, 1}; // 计算 H 和 S 通道的直方图 cv::MatND hist; cv::calcHist(&hsvImage, 1, channels, cv::Mat(), hist, 2, histSize, ranges); // 归一化直方图以便于显示 double maxVal = 0; cv::minMaxLoc(hist, nullptr, &maxVal); hist /= maxVal; // 显示直方图 int scale = 10; cv::Mat histImg(h_bins * scale, s_bins * scale, CV_8UC3, cv::Scalar(0, 0, 0)); for (int h = 0; h < h_bins; ++h) { for (int s = 0; s < s_bins; ++s) { float val = hist.at<float>(h, s); cv::rectangle(histImg, cv::Point(s * scale, h * scale), cv::Point((s + 1) * scale - 1, (h + 1) * scale - 1), cv::Scalar(255 * val, 255 * val, 255 * val), cv::FILLED); } } cv::imshow("Histogram", histImg); cv::waitKey(); return 0; } ``` 上述代码实现了以下功能: - 将 BGR 图像转换为 HSV 格式[^1]。 - 设置色调和饱和度的 bin 数量以及取值范围[^2]。 - 利用 `cv::calcHist` 函数计算二维直方图-直方图数据进行归一化处理以便可视化。 - 创建一个空白画布直方图数据显示其上。 #### 关键点解析 - **`channels` 参数**:指定了参与直方图计算的通道,这里选择了 H 和 S 通道。 - **`histSize` 参数**:定义了每个维度上的 bin 数量。 - **`ranges` 参数**:设定了各通道的有效数值区间。 - **归一化操作**:通过除以最大值使所有像素值映射到 `[0, 1]` 的范围内,便于后续绘图。 #### 结果展示 最终生成的二维直方图可以直观反映图像中不同色调和饱和度组合的分布情况。
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