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  • opencv(8)直方图操作

    opencv中的直方图弄的一点小复杂,看了好几天还是有点不明白,尤其是后面涉及多维直方图的时候,算了还是一步一步的重新看一下吧。

    一 直方图基本操作

    1 CvHistogram

    CvHistogram
    thresh是一个二维数据,里面存储每个bin的上下边界,对于非均匀直方图,存储在thresh2中,直方图的数据主要存储在CvMatND结构中,bins中其实就是指向CvMatND中
    的data数据指针,对于密集矩阵,可以通过CvMatND mat直接访问直方图数据
    2.直方图的创建
    cvCreateHist
    sizes必须为整数数组,长度等于dims的大小,每个整数表示对应维数分配的bin个数。例如dims =2, sizes = [255,255],表示2维都是255个bin。
    type指定直方图存储的数据结构,CV_HIST_ARRAY 意味着直方图数据表示为多维密集数组 CvMatND; CV_HIST_TREE 意味着直方图数据表示为多维稀疏数组 CvSparseMat。
    ranges是有浮点数构成,表明每个维度的统计范围,数组个数和dims相等,也和uniform的值相关。当uniform=1时,表示直方图是均匀的,那么rangs只用给出整个维度统计的上下限,程序会根据这个总范围和维数决定每个bin的统计区间,例如uniform=1,dim =1 , sizes = 2 , rangs = [0,10],那么直方图中有2个bin的统计区间分别为[0 5] , [5 10] ;另一个复杂点的例子
    int dims = 2 ; 
    int h_bins = 8, s_bins = 8;    
    int hist_size[] = {h_bins, s_bins};  //每个维度的bin数目
    float h_ranges[] = { 0, 180 };       //统计区间
    float s_ranges[] = { 0, 255 };
    float* ranges[] = { h_ranges, s_ranges };//两个维度的统计区间
    int  uniform = 1 ;
    

    当uniform=0时直方图是非均匀的,需要用数组对来表示,如果某维数里面有N个bin,需要N+1个数表示,例如,uniform=0,dim =4 , sizes = 1 ,

    rangs = [0,2,4,9,10] ,对应的每个bin的统计区级为[0 2] [2 4] [4 9] [9 10] .

    3 直方图释放

    void cvReleaseHist( CvHistogram** hist );  //函数 cvReleaseHist 释放直方图 (头和数据). 指向直方图的指针被函数所清空。如果 *hist 指针已经为 NULL, 则函数不做任何事情。
    
    void cvClearHist( CvHistogram* hist );      //函数 cvClearHist 当直方图是稠密数组时将所有直方块设置为 0,当直方图是稀疏数组时,除去所有的直方块。
    

    4.访问直方图的函数

    一种是采用函数访问;double  cvquerhistValue_nD(CvHistogram* hist,int*idex);

    对于密集直方图可以采用直接访问的

    5.计算直方图

    void cvCalcHist( IplImage** image, CvHistogram* hist, int accumulate=0, const CvArr* mask=NULL );

    image为单通道的IplImage图像指针,多通道图像使用splid函数分开计算即可。accumulate说明直方图是否需要在计算前清零,如果为1则允许

    cvCalcHist在一个数据采集循环中北多次调用。

    6.直方图中的最大值最小值

    cvGetMinMaxHistValue

    实例1:灰度图像的直方图显示(1维直方图,256灰度)

    灰度直翻图计算
    输出结果
    1
    二维直方图

    处理的显示形式不是opencv例子那里的形式,这里采用R分量为X轴,B分量为Y轴,r,b中存储的量为X Y分别为响应值的统量,如下图,里面全部是红色,B分量只有一点,所有直翻图中的X轴(R分量)靠后,Y轴(B分量)很小

    2 3

    作者:细雨淅淅

     
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