关于图像降色彩后，彩色直方图统计与实际像素值不匹配问题

最新推荐文章于 2023-10-21 23:05:23 发布

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#计算机视觉 #图像处理 #OpenCV #Mat遍历图像读写压缩

一、先来看一个通过图像遍历进行图像降彩色（Color Reduce）的例子：

遍历图像的最基本方式：at<typename>(i,j)

Mat类提供了一个at的方法用于取得图像上的点，它是一个模板函数，可以取到任何类型的图像上的点。下面我们通过一个图像处理中的实际来说明它的用法。

在实际应用中，我们很多时候需要对图像降色彩，因为256*256*256实在太多了，在图像颜色聚类或彩色直方图时，我们需要用一些代表性的颜色代替丰富的色彩空间，我们的思路是将每个通道的256种颜色用64种代替，即将原来256种颜色划分64个颜色段，每个颜色段取中间的颜色值作为代表色。

void colorReduce(Mat& image, int div)
{
	//split(image, channelsRGB);

	for (int i = 0; i<image.rows; i++)
	{
		for (int j = 0; j<image.cols; j++)
		{
			image.at<Vec3b>(i, j)[0] = image.at<Vec3b>(i, j)[0] / div*div + div / 2;
			image.at<Vec3b>(i, j)[1] = image.at<Vec3b>(i, j)[1] / div*div + div / 2;
			image.at<Vec3b>(i, j)[2] = image.at<Vec3b>(i, j)[2] / div*div + div / 2;
		}
	}
	
}

int main()
{
	Mat image = imread("123.jpg");

	imshow("input",image);

	colorReduce(image, 64);
	waitKey(0);
	imshow("output", image);

	cout << image << endl;

	waitKey(0);

	return 0;
}

可见图像经过降色彩（Color Reduce）后，像素值只有“32，96，160，224”共四个值。

二、下面再看一个图像彩色直方图统计的例子：

HistogramND.hpp

#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;

class HistogramND{
private:
	Mat image;//源图像
	int hisSize[1], hisWidth, hisHeight;//直方图的大小,宽度和高度
	float range[2];//直方图取值范围

	const float *ranges;

	//Mat channelsRGB[3];//分离的BGR通道

	vector<Mat> channelsRGB;

	MatND outputRGB[3];//输出直方图分量
public:
	HistogramND(){
		hisSize[0] = 256;
		hisWidth = 400;
		hisHeight = 400;
		range[0] = 0.0;
		range[1] = 255.0;

		ranges = &range[0];
	}

	//导入图片
	bool importImage(String path){
		image = imread(path);
	//bool