关于calchist()中的channels参数的说明

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#calchist #channels

本文详细解析了OpenCV中calcHist函数的channels参数，通过实例展示了如何使用channels选择不同通道进行直方图计算。当channels[0]=0时，表示取图像的第一个通道；channels[0]=1表示取第二个通道，依此类推。设置channels数组可以选取多个通道进行统计。同时介绍了掩码、直方图维度、直方图大小、统计范围、均匀性和累加性等参数的作用。

 OpenCV提供了calcHist函数来计算图像直方图。

         其中C++的函数原型如下：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 )；

          void calcHist(const Mat* arrays, int narrays, const int* channels, InputArray mask, SparseMat&
hist, int dims, const int* histSize, const float** ranges, bool uniform=true, bool accumulate=
false )；

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上次对calcHist的参数进行了分析，并且给出了几个例子，但是对channels参数没搞清楚，今天又写了个例子分析了一下，终于弄明白了。          calcHist函数的channels参数和narrays以及dims共同来确定用于计算直方图的图像； 首先dims是最终的直方图维数，narrays指出了arrays数组中图像的个数，其中每一幅图像都可以是任意通道的【只要最终dims不
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本文介绍了OpenCV calcHist()函数,并以一个示例程序演示了其用法.
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例如，如果一个图像的直方图集中在较暗的色调上，说明图像整体偏暗；第二个图像数组images[1]的通道编号紧接着第一个数组的通道编号之后，从images[0].channels()开始，直到images[0].channels() + images[1].channels()-1。第二个图像数组images[1]的通道编号紧接着第一个数组的通道编号之后，从images[0].channels()开始，直到images[0].channels() + images[1].channels()-1。
OpenCV—calcHist()函数
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输入的数据指针，要具备相同的尺寸和数据类型，可以有不同的通道数量，如果要计算n 个Mat数据，可以这么做：Mat images[n];就是上面的n，指明传入了多少个Mat数据通道列表,看看下面这张图，传入了这样2个Mat数据，每个Mat各自包含3个通道，通道的索引依次是0，1，2，3，4，5。const int channels[3]={0,2,4},表示索引序号是0，2，4的三个通道会参与计算。表示掩码，与images尺寸相同的8bits 数组，传入一个空Mat即可。
calcHist函数
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calcHist函数在Opencv中是极难理解的一个函数，一方面是参数说明晦涩难懂，另一方面，说明书给出的实例也不足以令人完全搞清楚该函数的使用方式。最难理解的是第6，7，8个参数dims、histSize和ranges。以前一直都是想当然认为，该函数可以一次统计多张图片每个通道的灰度值数据，实际上calcHist函数一次只能统计一个通道上的直方图。我估计许多同学都犯过和我类似的错误，认为第5个参...
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定义 cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate ]]) ->hist imag imaes:输入的图像 channels:选择图像的通道 mask:掩膜，是一个大小和image一样的np数组，其中把需要处理的部分指定为1，不需要处理的部分指定为0，一般设置为None，表示处理整幅图像 histSize:使用多少个bin(柱子)，一般为256 ranges:像素值的范围，一般为[0,255]表示0
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上一章内容中，为大家简单介绍了图像直方图，和直方图均衡化的目的和相关的案例源码，本章节我们将继续深化这部分内容，因为这部分内容也是一个比较有意思的内容。本章内容主要围绕cv.calcHist()的使用方法展开，为大家详细介绍它的用法，注重实际使用！请认真看看哈。
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c++中使用OpenCV的calcHist（）
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### 使用 `calcHist` 函数计算直方图 在 C++ 中使用 OpenCV 的 `cv::calcHist()` 函数可以方便地计算图像的直方图。此函数用于分析图像中像素强度分布的情况，对于颜色分析、纹理识别等领域非常有用。 #### 参数说明 `cv::calcHist()` 接受多个参数来配置直方图的计算方式： - **images**: 输入图像数组，通常是一个包含单个输入图像的向量。 - **channels**: 要使用的通道列表；新版本中的常用形式是 std::vector<int> 或 int[] 数组。 - **mask**: 可选操作掩码，如果有一个非零掩码，则仅考虑该区域内的像素。 - **histSize**: 直方图大小，通常是表示 bin 计数的标准数组或 vector。 - **ranges**: 像素值范围数组，通常为 `[0, 256]` 对于灰度图像。 - **accumulate**: 积累标志；如果设置为 true，则直方图不会被清零而是累积到现有内容上，默认情况下应设为 false。 下面给出一个简单的例子展示如何利用这些参数创建并显示一幅图像的颜色直方图[^1]。 ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { Mat image = imread("path_to_image.jpg"); if (image.empty()) return -1; /// Separate the image in 3 places ( B, G and R ) vector<Mat> bgr_planes; split(image, bgr_planes); /// Establish the number of bins int histSize = 256; /// Set the ranges ( for B,G,R) ) float range[] = { 0, 256 } ; const float* histRange = { range }; bool uniform = true; bool accumulate = false; Mat b_hist, g_hist, r_hist; /// Compute the histograms: calcHist( &bgr_planes[0], 1, 0, Mat(), b_hist, 1, &histSize, &histRange, uniform, accumulate ); calcHist( &bgr_planes[1], 1, 0, Mat(), g_hist, 1, &histSize, &histRange, uniform, accumulate ); calcHist( &bgr_planes[2], 1, 0, Mat(), r_hist, 1, &histSize, &histRange, uniform, accumulate ); // ... 绘制直方图 ... } ``` 这段代码展示了如何分离彩色图片的不同色彩平面，并分别为每个色彩分量计算其对应的直方图数据。注意这里并没有实现绘制部分，实际应用时可以根据需求进一步处理得到的结果。
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