C#描述-计算机视觉OpenCV（5）：直方图算法

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文中没提到的东西，很可能都在前文描述过
C#描述-计算机视觉OpenCV（1）：基础操作
C#描述-计算机视觉OpenCV（2）：图像处理
C#描述-计算机视觉OpenCV（3）：重映射
C#描述-计算机视觉OpenCV（4）：图像分割

图像直方图

图像由各种数值的像素构成。例如在单通道灰度图像中，每个像素都有一个 0（黑色）~255（白色）的整数。对于每个灰度，都有不同数量的像素分布在图像内，具体取决于图片内容。直方图是一个简单的表格，表示一幅图像（有时是一组图像）中具有某个值的像素的数量。
因此，灰度图像的直方图有 256 个项目，也叫箱子（bin）。0 号箱子提供值为 0 的像素的数量，1 号箱子提供值为 1 的像素的数量，以此类推。很明显，如果把直方图的所有箱子进行累加，得到的结果就是像素的总数。你也可以把直方图归一化，即所有箱子的累加和等于 1。这时，每个箱子的数值表示对应的像素数量占总数的百分比。
直方图或者说对色彩的统计，是很多算法的基础。本文将以此图为例，来生成在直方图：

灰度直方图的计算

首先，我们要把原图通过CvtColor函数转换为一个灰度图像：

然后我们拿着这张图，代入CalcHist函数。
这个直方图生成函数的参数为：
int histSize[1]; // 直方图中箱子的数量
float hranges[2]; // 值范围
const float* ranges[1]; // 值范围的指针，C#中，我们直接使用rangef
int channels[1]; // 要检查的通道数量
以及一个转换为Mat[] 的Mat灰度图像，以及一个hist作为结果输出
对于这张图，由于是一个0-255的单通道灰度图像，hist是一个Mat一维数组，大小为256，值域根据原图像素，心里也可以有个估计，每个色块的总数大约占比多少，然后可以直接输出出来检视结果。

public void GetHistogram(Mat img)
        {
   
            Mat hist = new Mat();
            Mat grayImg = new Mat();
            
            Cv2.CvtColor(img, grayImg, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);
            Mat[] vimg = new Mat[] {
    grayImg };
            int[] channels = new int[] {
    0 };// 要检查的通道数量
            Rangef[] ranges = new Rangef[] {
    new Rangef(0, 256) };// 值范围与指针
            int[] histSize = new int[] {
    256 };// 直方图中箱子的数量
            int dims = 1; //需要统计的特征数目(只统计灰度图单通道)
            Cv2.CalcHist(vimg, channels, new Mat(), hist, dims,histSize, ranges);
            Cv2.ImShow