直方图计算函数的用法

最新推荐文章于 2023-04-19 08:14:38 发布

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这篇博客详细介绍了如何使用OpenCV的calcHist函数计算图像直方图，包括参数解释和实例，强调了channels、dims和histSize在确定直方图计算中的作用。直方图是统计图像数据分布的重要工具，对于灰度图像和多通道图像有不同的处理方式。

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1、图像直方图

直方图是对数据的集合统计，并将统计结果分布于一系列预定义的 bins 中。这里的数据不仅仅指的是颜色灰度值，统计数据可能是任何能有效描述图像的特征(如梯度、方向等)。特别地，当图像直方图描述的是图像的各个灰度级的统计特性时，称之为灰度直方图。

结合灰度直方图了解直方图的一些具体细节(参考自OpenCV官网):
dims: 需要统计的特征的数目，仅统计灰度值(灰度图像)时dims=1，对于三通道图像dims=3。
bins: 每个特征空间子区段的数目，如：灰度图中每十六个连续的灰度值作为一个统计区间，则 bins = 16。
range: 每个特征空间的取值范围，灰度图像中， range = [0,255]。
2、颜色分布直方图的计算

OpenCV提供了计算图像直方图的API函数calcHist，其函数原型为：

void calcHist(const Mat* arrays,
int narrays,
const int* channels,
InputArray mask,
OutputArray hist,
int dims,
const int* histSize,
const float** ranges,
bool uniform=true,
bool accumulate=false )
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parameters：
第一个参数：源输入（图像）数组，必须是深度和大小均相同的CV_8U或者CV_32F(即uchar或者float)图片，每一个可以是任意通道的；
第二个参数：源输入数组中的图片个数；
第三个参数：用来计算直方图的通道维数的数组,第一张图片的通道由0到arrays[0].channels()-1列出，第二张图片的通道从arrays[0].channels()到arrays[0].channels()+arrays[1].channels()-1，以