怎么用opencv C++繪制灰度直方圖

這篇文章主要介紹“怎么用opencv C++繪制灰度直方圖”的相關(guān)知識，小編通過實(shí)際案例向大家展示操作過程，操作方法簡單快捷，實(shí)用性強(qiáng)，希望這篇“怎么用opencv C++繪制灰度直方圖”文章能幫助大家解決問題。

直方圖的計(jì)算很簡單，無非就是遍歷圖像的像素，統(tǒng)計(jì)每個(gè)灰度級的個(gè)數(shù)，opencv中calcHist函數(shù)能夠同時(shí)計(jì)算過個(gè)圖像，多個(gè)通道，不同灰度范圍的灰度直方圖。

void calcHist(const Mat* images, int nimages,
		const int* channels, InputArray mask,
		OutputArray hist, int dims, const int* histSize,
		const float** ranges, bool uniform = true, bool accumulate = false);

參數(shù)釋義

images 輸入的圖像

nimages 輸入的圖像個(gè)數(shù)

channels 統(tǒng)計(jì)直方圖第幾通道

mask 可選的操作掩碼

hist 輸出的直方圖數(shù)組

dims 需要統(tǒng)計(jì)直方圖通道的個(gè)數(shù)

histSize 直方圖分成多少個(gè)區(qū)間

ranges 像素值區(qū)間

uniform 是否進(jìn)行歸一化處理

accumulate 在多個(gè)圖像時(shí)是否計(jì)算像素值個(gè)數(shù)

接下來直接看代碼：

	Mat img;
	img = imread("貓1.jpg",0);
	int channels[] = { 0 };
	int bins = 256;
	Mat hist;
	int hist_size[] = { bins };
	float range[] = { 0,256 };
	const float*ranges[] = { range };
	calcHist(&img, 1, 0, Mat(), hist, 1, hist_size, ranges);
	double max_val;
	minMaxLoc(hist, 0, &max_val);//定義矩陣中最小值，最大值的位置
	int scale = 2;
	int hist_height =256;
	Mat hist_ing = Mat::zeros(hist_height, scale*bins, CV_8UC3);
	for (int i = 0; i < bins; i++)
	{
		float bin_val = hist.at<float>(i);//圖像的灰度頻率表
		int inten = cvRound(bin_val*hist_height / max_val);//繪制高度
		rectangle(hist_ing, Point(scale*i, hist_height - 1), Point((i + 1)*scale - 1, hist_height - inten), CV_RGB(255, 255, 255));
	}
	imshow("直方圖", hist_ing);
	waitKey(0);

效果如下：

關(guān)于“怎么用opencv C++繪制灰度直方圖”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識，可以關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道，小編每天都會(huì)為大家更新不同的知識點(diǎn)。