第9章 直方圖與匹配

9.1 圖像直方圖（Histogram）概述

1.作用：
??在每個興趣點設(shè)置一個有相近特征的直方圖所構(gòu)成的標(biāo)簽，通過標(biāo)記幀與幀之間顯著的邊緣、顏色、角度等特征的統(tǒng)計變化，來檢測視頻中場景的變化。
2.概念：
??圖像直方圖是圖像中像素強度分布的圖形表達方式，統(tǒng)計了每一個強度值所具有的像素個數(shù)，并將統(tǒng)計結(jié)果分布于一系列預(yù)定義的bins中。直方圖中，橫坐標(biāo)的左側(cè)為純黑較暗區(qū)域，右側(cè)為純白較亮區(qū)域。
3.術(shù)語：
（1）dims：需要統(tǒng)計的特征數(shù)目
（2）bins：每個特征空間子區(qū)段的數(shù)目，稱為“直條”或“組距”
（3）Range：每個特征空間的取值范圍
4.例如:
??假設(shè)一個矩陣包含一張圖像的信息（灰度值0-255），已知數(shù)字范圍包含256個值，將范圍分成子區(qū)域（bins），然后統(tǒng)計每個bin的像素數(shù)目，如：
????????????????

9.2 直方圖的計算與繪制

9.2.1 計算直方圖：calcHist()函數(shù)

1.作用：
??計算一個或多個陣列的直方圖
2.函數(shù)原型：

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

3.參數(shù)說明：
（1）輸入數(shù)組（集）
（2）輸入數(shù)組個數(shù)
（3）需要統(tǒng)計的通道(dim)索引，第一個數(shù)組通道從0到images[0].channels()-1，第二個數(shù)組通道從images[0].channels()計算到images[0].channels()+images[1].channels()-1。
（4）可選的操作掩碼，為空或與images[i]同樣大小的8位數(shù)組，非零掩碼元素用于標(biāo)記出統(tǒng)計直方圖的數(shù)組元素數(shù)據(jù)。
（5）輸出的目標(biāo)直方圖，二維數(shù)組
（6）需要計算的直方圖維度，必須是正數(shù)且不大于CV_MAX_DIMS
（7）存放每個維度的直方圖尺寸的數(shù)組
（8）表示每一個維度數(shù)組的每一維的邊界陣列，即每一位數(shù)組的取值范圍
（9）指示直方圖是否均勻的標(biāo)識符，默認true
（10）累計標(biāo)識符，默認值false，為true時直方圖在配置階段不會被清零，主要是允許從多個陣列中計算單個直方圖，或用于在特定時間更新直方圖。

9.2.2 尋找最值：minMaxLoc()函數(shù)

1.作用：
??在數(shù)組中找到全局最小/大值
2.函數(shù)原型：

void minMaxLoc(InputArray src, double* minVal, double* maxVal=0, Point* minLoc=0, Point* maxLoc=0, InputArray mask=noArray())

3.參數(shù)說明：
（1）輸入的單通道陣列
（2）返回最小值的指針，若無需返回則置為NULL
（3）返回最大值的指針，若無需返回則置為NULL
（4）返回最小位置的指針，若無需返回則置為NULL
（5）返回最大位置的指針，若無需返回則置為NULL
（6）用于選擇子陣列的可選掩模

9.2.3 示例程序

1.繪制H-S二維直方圖

/*
程序說明：計算彩色圖像的色調(diào)（Hue）-飽和度（Saturation）二維直方圖
*/
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;int main()
{//【1】載入原圖,轉(zhuǎn)化為HSV顏色模型Mat srcImage, hsvImage;srcImage = imread("1.jpg");cvtColor(srcImage, hsvImage, COLOR_RGB2HSV);//【2】參數(shù)準備//定義存儲直方圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（單通道陣列）MatND dstHist;//將色調(diào)量化為30個等級，將飽和度量化為32個等級int hueBinNum = 30;//色調(diào)直方圖直條數(shù)量int saturationBinNum = 32;//飽和度直方圖直條數(shù)量int histSize[] = { hueBinNum,saturationBinNum };//定義變化范圍float hueRanges[] = { 0,180 };//定義色調(diào)的變化范圍為0-179float saturationRanges[] = { 0,256 };//定義飽和度的變化范圍為0-255const float* ranges[] = { hueRanges,saturationRanges };//calcHist函數(shù)中將計算第0通道和第1通道的直方圖int channels[] = { 0,1 };//【3】正式調(diào)用calcHist，進行直方圖計算//輸入數(shù)組，數(shù)組個數(shù)為1，通道索引，不使用掩模，輸出目標(biāo)直方圖，需要計算的直方圖維度為2，存放每個維度的直方圖尺寸的數(shù)組，每一維數(shù)組的取值范圍數(shù)組，指示直方圖均勻，直方圖在配置階段會被清零calcHist(&hsvImage, 1, channels, Mat(), dstHist, 2, histSize, ranges, true, false);//【4】繪制直方圖準備參數(shù)double maxValue = 0;//最大值minMaxLoc(dstHist, 0, &maxValue, 0, 0);//查找數(shù)組和子數(shù)組的全局最大值存入maxValue中int scale = 10;Mat histImage = Mat::zeros(saturationBinNum*scale, hueBinNum * 10, CV_8UC3);//【5】雙層循環(huán)，進行直方圖繪制for (int hue = 0; hue < hueBinNum; hue++){for (int saturation = 0; saturation < saturationBinNum; saturation++){float binValue = dstHist.at<float>(hue, saturation);//直方圖直條的值int intensity = cvRound(binValue * 255 / maxValue);//強度//正式繪制rectangle(histImage, Point(hue*scale, saturation*scale), Point((hue + 1)*scale - 1, (saturation+1)*scale - 1), Scalar::all(intensity), FILLED);}	}//【6】顯示效果圖imshow("素材圖", srcImage);imshow("H-S直方圖", histImage);waitKey(0);return 0;
}

運行效果：

2.計算并繪制圖像一維直方圖

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;int main()
{//【1】載入原灰度圖并顯示Mat srcImage = imread("1.jpg", 0);if (!srcImage.data){printf("載入原圖失敗~！\n");return  false;}imshow("【原始圖】", srcImage);//【2】定義變量MatND dstHist;int dims = 1;float hranges[] = { 0,255 };const float *ranges[] = { hranges };int size = 256;int channels = 0;//【3】計算圖像的直方圖calcHist(&srcImage, 1, &channels, Mat(), dstHist, dims, &size, ranges, true, false);int scale = 1;Mat dstImage(size*scale, size, CV_8U, Scalar(0));//【4】獲取最大值和最小值double minValue = 0;double maxValue = 0;minMaxLoc(dstHist, &minValue, &maxValue, 0, 0);//【5】繪制出直方圖int hpt = saturate_cast<int>(0.9*size);for (int i = 0; i < 256; i++){float binValue = dstHist.at<float>(i);int realValue = saturate_cast<int>(binValue*hpt / maxValue);rectangle(dstImage, Point(i*scale, size - 1), Point((i + 1)*scale - 1, size - realValue), Scalar(255));}imshow("一維直方圖", dstImage);waitKey(0);return 0;
}

運行效果：

3.繪制RGB三色直方圖

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;int main()
{//【1】載入原圖并顯示Mat srcImage = imread("love.jpg");imshow("【原始圖】", srcImage);//【2】初始化直方圖計算參數(shù)int bins = 256;int hist_size[] = { bins };float range[] = { 0,256 };const float* ranges[] = { range };MatND redHist, grayHist, blueHist;//【3】進行直方圖計算（紅色分量部分）int channels_r[] = { 0 };calcHist(&srcImage, 1, channels_r, Mat(), redHist, 1, hist_size, ranges, true, false);//【4】進行直方圖計算（綠色分量部分）int channels_g[] = { 1 };calcHist(&srcImage, 1, channels_g, Mat(), grayHist, 1, hist_size, ranges, true, false);//【5】進行直方圖計算（藍色分量部分）int channels_b[] = { 2 };calcHist(&srcImage, 1, channels_b, Mat(), blueHist, 1, hist_size, ranges, true, false);//繪制三色直方圖//參數(shù)準備double maxValue_red, maxValue_green, maxValue_blue;minMaxLoc(redHist, 0, &maxValue_red, 0, 0);minMaxLoc(grayHist, 0, &maxValue_green, 0, 0);minMaxLoc(blueHist, 0, &maxValue_blue, 0, 0);int scale = 1;int histHeight = 256;Mat histImage = Mat::zeros(histHeight, bins * 3, CV_8UC3);//正式繪制for (int i = 0; i < bins; i++){//參數(shù)準備float binValue_red = redHist.at<float>(i);float binValue_green = grayHist.at<float>(i);float binValue_blue = blueHist.at<float>(i);int intensity_red = cvRound(binValue_red*histHeight / maxValue_red);//要繪制的高度int intensity_green = cvRound(binValue_green*histHeight / maxValue_green);//要繪制的高度int intensity_blue = cvRound(binValue_blue*histHeight / maxValue_blue);//要繪制的高度//繪制紅色分量的直方圖rectangle(histImage, Point(i*scale, histHeight - 1), Point((i + 1)*scale - 1, histHeight - intensity_red), Scalar(255, 0, 0));//繪制綠色分量的直方圖rectangle(histImage, Point((i + bins)*scale, histHeight - 1), Point((i + bins + 1)*scale - 1, histHeight - intensity_green), Scalar(0, 255, 0));//繪制藍色分量的直方圖rectangle(histImage, Point((i + bins * 2)*scale, histHeight - 1), Point((i + bins * 2 + 1)*scale - 1, histHeight - intensity_blue), Scalar(0, 0, 255));}//顯示直方圖imshow("圖像的RGB直方圖", histImage);waitKey(0);return 0;
}

運行效果：

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的《OpenCV3编程入门》学习笔记9 直方图与匹配（一二） 图像直方图概述直方图的计算与绘制的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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