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需求說(shuō)明

在對(duì)圖像進(jìn)行處理時(shí)，經(jīng)常會(huì)有這類(lèi)需求：想要觀察圖像的直方圖分布，例如灰度圖中0-255區(qū)間數(shù)值的分布情況，從而可以進(jìn)行后續(xù)的操作，如閾值分割二值化、直方圖均衡化等等。本文設(shè)計(jì)了一個(gè)能繪制簡(jiǎn)易直方圖的簡(jiǎn)單函數(shù)DrawHistImg，可以幫助大家快速掌握繪制的原理，可以根據(jù)自己的創(chuàng)意對(duì)其進(jìn)行改善和補(bǔ)充。

下面介紹具體實(shí)現(xiàn)流程。

具體流程

1）取圖像的灰度圖，并遍歷統(tǒng)計(jì)0-255各個(gè)灰度值所出現(xiàn)的次數(shù)。

cv::Mat src = imread("test.jpg", 0);
cv::Mat hist = cv::Mat::zeros(1, 256, CV_32FC1);
for (int i = 0; i < src.rows; ++i)
{
	for (int j = 0; j < src.cols; ++j)
	{
		hist.at<float>(0, src.at <uchar>(i, j))++;
	}
}

2）定義直方圖圖像histImage，并初始化一些參數(shù)。其中bins是數(shù)值最大值，即255；scale為每個(gè)灰度值所對(duì)應(yīng)的直方圖寬度；histHeight為直方圖高度最大值，也是直方圖圖像的寬。

cv::Mat histImage = cv::Mat::zeros(540, 1020, CV_8UC1);
const int bins = 255;
int scale = 4;
int histHeight = 540;

3）利用minMaxLoc函數(shù)得出哪個(gè)灰度值的出現(xiàn)次數(shù)最高，為歸一化做準(zhǔn)備。

double maxValue;
cv::Point2i maxLoc;
cv::minMaxLoc(hist, 0, &maxValue, 0, &maxLoc);

4）遍歷hist中每個(gè)灰度值，并根據(jù)其出現(xiàn)次數(shù)繪制直方圖，height是歸一化后的高度。

for (int i = 0; i < bins; i++)
{
	float binValue = (hist.at<float>(i));
	int height = cvRound(binValue * histHeight / maxValue);
	cv::rectangle(histImage, cv::Point(i * scale, histHeight),
		cv::Point((i + 1) * scale - 1, histHeight - height), cv::Scalar(255), -1);

}

5）函數(shù)執(zhí)行完畢。

功能函數(shù)

// 繪制簡(jiǎn)易直方圖
cv::Mat DrawHistImg(cv::Mat &src)
{
	cv::Mat hist = cv::Mat::zeros(1, 256, CV_32FC1);
	for (int i = 0; i < src.rows; ++i)
	{
		for (int j = 0; j < src.cols; ++j)
		{
			hist.at<float>(0, src.at <uchar>(i, j))++;
		}
	}
	cv::Mat histImage = cv::Mat::zeros(540, 1020, CV_8UC1);
	const int bins = 255;
	double maxValue;
	cv::Point2i maxLoc;
	cv::minMaxLoc(hist, 0, &maxValue, 0, &maxLoc);
	int scale = 4; 
	int histHeight = 540;

	for (int i = 0; i < bins; i++)
	{
		float binValue = (hist.at<float>(i));
		int height = cvRound(binValue * histHeight / maxValue);
		cv::rectangle(histImage, cv::Point(i * scale, histHeight),
			cv::Point((i + 1) * scale - 1, histHeight - height), cv::Scalar(255), -1);

	}
	return histImage;
}

C++測(cè)試代碼

#include <iostream>
#include <time.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

cv::Mat DrawHistImg(cv::Mat &hist);

int main()
{
	cv::Mat src = imread("test.jpg", 0);

	// 繪制均衡化后直方圖
	cv::Mat hrI = DrawHistImg(src);

	imshow("original", src);
	imshow("hist", hrI);
	waitKey(0);

	return 0;
}


// 繪制簡(jiǎn)易直方圖
cv::Mat DrawHistImg(cv::Mat &src)
{
	cv::Mat hist = cv::Mat::zeros(1, 256, CV_32FC1);
	for (int i = 0; i < src.rows; ++i)
	{
		for (int j = 0; j < src.cols; ++j)
		{
			hist.at<float>(0, src.at <uchar>(i, j))++;
		}
	}
	cv::Mat histImage = cv::Mat::zeros(540, 1020, CV_8UC1);
	const int bins = 255;
	double maxValue;
	cv::Point2i maxLoc;
	cv::minMaxLoc(hist, 0, &maxValue, 0, &maxLoc);
	int scale = 4; 
	int histHeight = 540;

	for (int i = 0; i < bins; i++)
	{
		float binValue = (hist.at<float>(i));
		int height = cvRound(binValue * histHeight / maxValue);
		cv::rectangle(histImage, cv::Point(i * scale, histHeight),
			cv::Point((i + 1) * scale - 1, histHeight - height), cv::Scalar(255), -1);

	}
	return histImage;
}