直方圖
一、原理和目的
（1）目的：將單通道影像的灰度值與對應的頻率資料可視化，便于分析影像
（2）原理：創建一個大小為256的陣列，表示0~255的灰度范圍，然后對影像進行遍歷，每次讀取到一個灰度值就在陣列對應的值進行自增操作，最終陣列的下標代表的是灰度，下標對應的值代表的是灰度頻率，然后根據資料的資料描線，最終描成直方圖，
|
灰度 |
0 |
1 |
... |
255 |
|
頻率 |
x |
y |
... |
z |
公式：
① W=k*256 W影像的寬度
② {
Pmin = min hist[i] Pmin，灰度頻率的最小值
Pmax=max hist[i] Pmax，灰度頻率的最大值
}
③ S=W/Pmax S，y方向的縮放比例
④ H=W+△ H，影像的高度
⑤ {
?i,hist[i]
P1=(i*k+1,H-1-S.Hist[i])
P2=(i*k+1,H-1)
}
引數：k,△，k表示線寬，△表示高度方向上最高直方圖的余量；
二、步驟
（1）使用公式1計算影像寬W
（2）使用公式2、3、4計算影像高H
（3）遍歷陣列，對每一個i，
可用公式5計算P1，P2
呼叫line（）
直到影像遍歷完畢
（4）顯示直方圖
三、偽代碼
輸入：{H(i)|i=0,1,...,255}
△：表示高度方向上最高直方圖的余量，防止影像顯示不完整，在代碼中為dt表示
K：表示線寬
arr[]表示存放灰度頻率的陣列，下標值與灰度頻率一一對應
輸出：直方圖影像
void showHisto(long arr[],int k,int dt)
{
求arr中的最大值，等比例顯示
遍歷arr陣列，根據陣列值，呼叫line描線
顯示直方圖
}
四、原始碼
void traverse(cv::Mat src,long arr[]) //統計灰度級以及其頻率,下標為灰度級,陣列值為頻率
{
long grayData[256] = { 0 };
for (int i = 0; i < src.rows; i++)
{
uchar* src_rows_ptr = src.ptr<uchar>(i);
for (int j = 0; j < src.cols; j++)
{
grayData[src_rows_ptr[j]]++;
}
}
for (int i = 0; i < 255; i++) {
arr[i] = grayData[i];
}
}
ong getMax(long arr[]) //求最大灰度頻率
{
long max = 0;
for (int i = 0; i < 256; i++)
{
if (max < arr[i]) {
max = arr[i];
}
}
return max;
}
void showHisto(long arr[],int k,int dt) //顯示直方圖
{
long Pmax = getMax(arr); //getMax只是求arr陣列的最大值，可以自己寫一下
Mat mat(k * 256+20, k * 256 , 0);
for (int i = 0; i < 256; i++) {
line(mat, Point(i*k + 1, k * 256+ dt), Point(i*k + 1, 256.0 * k+ dt - arr[i] * (3*256.0/ Pmax)), Scalar(0, 0, 0), 3); //等比例顯示
}
imshow("histo", mat);
}
五、結果圖
顯示的結果影像和將資料匯出到Excel所顯示的影像一致，如果要將直方圖縮小或者放大可以用cv::resize；
轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/qita/285708.html
標籤：其他