opencv学习笔记C++绘制灰度直方图

Opencv学习笔记C++绘制灰度直方图攻略

Opencv是一个常用的开源计算机视觉库，提供了一系列用于图像处理的工具和算法。在图像处理领域，灰度直方图是一种常用的工具，可以用来分析图像的颜色分布情况。本文将介绍如何使用Opencv库绘制图像的灰度直方图。

准备工作

在使用Opencv库绘制灰度直方图之前，需要先安装Opencv库和C++编译器。可以在官网下载安装包进行安装。安装完成后，在编译器中配置好Opencv库的路径，即可开始编写代码。

绘制灰度直方图的步骤

1. 读取图像

使用Opencv提供的imread函数，可以读取图像。读取后的图像保存在Mat类型的变量中。

Mat img = imread("test.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

1. 计算直方图

使用Opencv提供的calcHist函数，可以计算图像的灰度直方图。该函数接收一个Mat类型的变量和一些其他参数，返回一个向量，表示图像的灰度直方图。

int histSize = 256;
float range[] = {0, 256};
const float* ranges[] = {range};
MatND hist;
calcHist(&img, 1, 0, Mat(), hist, 1, &histSize, ranges, true, false);

1. 绘制直方图

使用Opencv提供的绘图函数可以将计算出的直方图可视化。这里使用了Opencv提供的直方图绘制函数plotHistogram，它接收一个图像窗口名称和计算出的直方图向量作为参数，可以自动绘制并显示直方图。

Mat histImg = Mat::zeros(256, 256, CV_8UC1);
plotHistogram(hist, histImg);
imshow("Histogram", histImg);

1. 显示图像和直方图

最后，使用Opencv提供的imshow函数可以显示图像和直方图。

imshow("Image", img);
imshow("Histogram", histImg);

示例说明

以下提供两个示例，分别展示如何绘制单张图片和多张图片的灰度直方图。

示例一：绘制单张图片的灰度直方图

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main() {
    Mat img = imread("test.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

    int histSize = 256;
    float range[] = {0, 256};
    const float* ranges[] = {range};
    MatND hist;
    calcHist(&img, 1, 0, Mat(), hist, 1, &histSize, ranges, true, false);

    Mat histImg = Mat::zeros(256, 256, CV_8UC1);
    plotHistogram(hist, histImg);

    imshow("Image", img);
    imshow("Histogram", histImg);
    waitKey(0);
    return 0;
}

运行上述代码可以显示一张名为test.jpg的图片和其对应的灰度直方图。

示例二：绘制多张图片的灰度直方图

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main() {
    Mat img1 = imread("test1.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    Mat img2 = imread("test2.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

    int histSize = 256;
    float range[] = {0, 256};
    const float* ranges[] = {range};
    MatND hist1, hist2;
    calcHist(&img1, 1, 0, Mat(), hist1, 1, &histSize, ranges, true, false);
    calcHist(&img2, 1, 0, Mat(), hist2, 1, &histSize, ranges, true, false);

    Mat histImg1 = Mat::zeros(256, 256, CV_8UC1);
    Mat histImg2 = Mat::zeros(256, 256, CV_8UC1);
    plotHistogram(hist1, histImg1);
    plotHistogram(hist2, histImg2);

    namedWindow("Image 1", WINDOW_NORMAL);
    namedWindow("Histogram 1", WINDOW_NORMAL);
    namedWindow("Image 2", WINDOW_NORMAL);
    namedWindow("Histogram 2", WINDOW_NORMAL);

    imshow("Image 1", img1);
    imshow("Histogram 1", histImg1);
    imshow("Image 2", img2);
    imshow("Histogram 2", histImg2);

    waitKey(0);
    return 0;
}

运行上述代码可以显示两张名为test1.jpg和test2.jpg的图片及其对应的灰度直方图。