OpenCV3.4.0學習筆記（六）——統計直方圖

本篇博文用於記錄 OpenCV 庫提供的直方圖統計功能，並給出圖像灰度直方圖提取與灰度均衡兩個簡例。

直方圖統計

先對直方圖概念進行闡述。

最常見的直方圖爲灰度直方圖：對給定的灰度圖像進行統計，自變量爲灰度x(x取值0-255)，因變量爲灰度爲x的像素個數。

更廣義地，直方圖本質是一種統計操作。給定元素集 S ，每一元素都有 channels 個屬性。直方圖統計操作爲：以元素屬性的可能取值爲自變量x（x可以是多個維度構成的屬性向量），統計具有屬性x的元素個數。

以下介紹 OpenCV 提供的計算直方圖的函數： cv::calcHist() 。

void calcHist( const Mat* images,  //樣本集S,爲多個相同size的Mat構成的數組。
	//其中每一像素爲一個元素，具有channals個屬性。
	//images中不同的Mat中相同位置的元素按channals進行拼接，形成一個元素。
	int nimages, //images數組長度（統計幾個image）
	const int* channels,  //需要用作統計自變量的屬性維度下標索引（如{0,1}即以第0,1兩維度屬性值爲自變量）
	InputArray mask,  //掩膜，用於指定只統計特定區域的元素，若爲空(cv::Mat())時，統計全部像素元素
	OutputArray hist,  //統計直方圖輸出，爲通道數1的dims維Mat數據，彙總了給定對應屬性下的元素個數
	int dims,  //統計直方圖維度，與channels數組長度相同
	const int* histSize, //histSize[i]爲第i統計維度區分間隔數量（自變量可取離散值數量，也稱bins數量）
	const float** ranges, //ranges[i]數組給定了第i統計維度bins的劃分情況，若爲均勻劃分，則只需給出首尾
	bool uniform = true,  //bins是否均勻分佈的標誌位，若爲true，則ranges數組只需給出統計範圍首尾
	bool accumulate = false  //hist是否累加（控制hist需不需要清零）
	);

以下給出一個直方圖統計應用案例。

//lena圖爲rgb三色圖，即每一像素視爲一個元素，
//每一元素具有rgb三個屬性
cv::Mat srcImg =  cv::imread("lena.jpg"); 
//統計lena圖的第1,2兩個維度
int histDim[] = { 1, 2 }; 
//兩個統計維度的bins區分數量，第一維度和第二維度都是劃分爲4個區間
int histSize[] = { 4, 4 };
//給出兩個統計維度取值範圍劃分情況，由於使用均勻劃分，這裏只需要給出首尾
float range1[] = { 0, 256 };
float range2[] = { 0, 256 };
float* ranges[2];
ranges[0] = range1;
ranges[1] = range2;
//最後生成的統計直方圖
cv::Mat hist;
//注意第一個參數爲&srcImg，只統計一張圖，所以直接取圖的首地址，給定mask爲空，統計全圖。
cv::calcHist(&srcImg, 1, histDim, cv::Mat(), hist, 2, histSize, (const float**)ranges, true);

灰度圖像直方圖提取

這裏給出灰度直方圖的統計代碼作爲實例。

cv::Mat srcImg =  cv::imread("lena.jpg"); 
cv::Mat grayImg;
cv::cvtColor(srcImg, grayImg, cv::ColorConversionCodes::COLOR_BGR2GRAY);
//統計lena對應灰度圖，僅灰度這一屬性
int histDim[] = { 0 }; 
//灰度bins區分數量
int histSize[] = { 256 };
//使用均勻劃分，這裏只需要給出首尾
float range[] = { 0, 256 };
float* ranges[1];
ranges[0] = range;
//最後生成的統計直方圖
cv::Mat hist;
//注意第一個參數爲&srcImg，只統計一張圖，所以直接取圖的首地址，給定mask爲空，統計全圖。
cv::calcHist(&grayImg, 1, histDim, cv::Mat(), hist, 1, histSize, (const float**)ranges, true);

灰度均衡

OpenCV 提供了直接，簡便的灰度均衡函數 cv::equalizeHist() 。

void equalizeHist( InputArray src,  //輸入灰度圖像
	OutputArray dst //均衡後輸出灰度圖像
	);

尾註以上闡述爲學習過程筆記，如有錯誤，敬請指正。