本次案例將為大家介紹直方圖計算和直方圖均衡化，直方圖的計算非常有用，在很多場合下都可以用上，不僅僅是在影象的灰度值上，還可能是在影象的其他特徵上；影象的均衡化在影象預處理時經常被用到，它可以增強對比度，使得畫素強度分佈範圍更廣。

1、原理

直方圖計算：

直方圖均衡化：

學習OpenCV:

2、程式碼實現

程式功能：

①輸入一張圖片，分解影象的三個通道，對三個通道進行直方圖計算，並顯示出來

②分解影象的三個通道，對三個通道進行直方圖均衡，再合併三個通道，最後顯示影象和直方圖計算影象

#include "stdafx.h"

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
#include <stdio.h>

using namespace std;
using namespace cv;

Mat calchistcontrol(vector<Mat> rgb);
void draw(Mat hist,int histSize,Mat histImage,int bin_w,int hist_h,int rgb);
/** @函式 main */
int main( int argc, char** argv )
{
	Mat src, dst,rgb_merge,histImage,histImage1;
	/// 裝載影象
	src = imread("scenery2.jpg" , 1 );
	imshow("source_image",src);

	if( !src.data )
	{ return -1; }

	/// 分割成3個單通道影象 ( R, G 和 B )
	vector<Mat> rgb_planes;
	split( src, rgb_planes );

	///直方圖計算
	histImage=calchistcontrol(rgb_planes);

	///三個通道直方圖均衡化
	vector<Mat> rgb_planes1;
	split(src,rgb_planes1);
	equalizeHist(rgb_planes1[0],rgb_planes1[0]);
	equalizeHist(rgb_planes1[1],rgb_planes1[1]);
	equalizeHist(rgb_planes1[2],rgb_planes1[2]);

	///三個通道直方圖均衡化後直方圖計算
	histImage1=calchistcontrol(rgb_planes1);

	///合併三通道
	merge(rgb_planes1,rgb_merge);

	/// 顯示直方圖
	imshow("calcHist Demo", histImage );
	imshow("calcHist Demo1",histImage1);
	imshow("rgb_merge",rgb_merge);

	waitKey(0);

	return 0;

}
Mat calchistcontrol(vector<Mat> rgb)
{

	vector<Mat> rgb_planes;
	rgb_planes=rgb;
	/// 設定bin數目
	int histSize = 255;

	/// 設定取值範圍 ( R,G,B) )
	float range[] = { 0, 255 } ;
	const float* histRange = { range };

	bool uniform = true; bool accumulate = false;

	Mat r_hist, g_hist, b_hist;

	/// 計算直方圖:
	calcHist( &rgb_planes[0], 1, 0, Mat(), r_hist, 1, &histSize, &histRange, uniform, accumulate );
	calcHist( &rgb_planes[1], 1, 0, Mat(), g_hist, 1, &histSize, &histRange, uniform, accumulate );
	calcHist( &rgb_planes[2], 1, 0, Mat(), b_hist, 1, &histSize, &histRange, uniform, accumulate );

	// 建立直方圖畫布
	int hist_w = 400; int hist_h = 400;
	int bin_w = cvRound( (double) hist_w/histSize );

	Mat histImage( hist_w, hist_h, CV_8UC3, Scalar( 0,0,0) );

	/// 將直方圖歸一化到範圍 [ 0, histImage.rows ]
	normalize(r_hist, r_hist, 0, histImage.rows, NORM_MINMAX, -1, Mat() );
	normalize(g_hist, g_hist, 0, histImage.rows, NORM_MINMAX, -1, Mat() );
	normalize(b_hist, b_hist, 0, histImage.rows, NORM_MINMAX, -1, Mat() );

	/// 在直方圖畫布上畫出直方圖
	draw(r_hist,histSize,histImage,bin_w,hist_h,1);
	draw(g_hist,histSize,histImage,bin_w,hist_h,2);
	draw(b_hist,histSize,histImage,bin_w,hist_h,3);
	return histImage;
}
void draw(Mat hist,int histSize,Mat histImage,int bin_w,int hist_h,int rgb)
{
	Scalar a;
    switch(rgb)
	{
	case 1: a=Scalar(0,0,255);break;
	case 2: a=Scalar(0,255,0);break;
	case 3: a=Scalar(255,0,0);break;
	}
	int flag=1,first;
		for( int i = 0; i < histSize; i++ )
	{  
		if (flag==1)
	{
		if (cvRound(hist.at<float>(i)!=0))
		{
			flag=2;
			first=i;
		}
		else
		{
			i++;
		}
	}
		else
		{
			if (cvRound(hist.at<float>(i)!=0))
			{
			line( histImage, Point( bin_w*(first), hist_h - cvRound(hist.at<float>(first)) ) ,
			      Point( bin_w*(i), hist_h - cvRound(hist.at<float>(i)) ),
			      a, 2, 8, 0  );
			first=i;
			}
			else
			{
				i++;
			}
		}

	}
}
 

3、執行結果

                                  圖1、源影象

                                      圖2、合併影象

  

        圖3、源影象直方圖                     圖4、合併影象直方圖

4、用到的類和函式

calcHist

功能：計算影象 的直方圖

結構：

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

arrays ：源影象集，他們都需要有同樣的depth，CV_8U或者CV_32F，同樣的size，可以有任意的通道數
narrays ：輸入影象的個數
channels ：需要統計的通道 (dim)索引
mask ：掩碼( 0 表示忽略該畫素)， 如果未定義，則不使用掩碼，如果不為null，則只有與mask非零元素對應的畫素點會被包含在計算直方圖當中。
hist ：輸出直方圖陣列，是一個 dims 維的陣列
dims ：直方圖的維數
histSize ：直方圖的大小，即每個維度的bin數目
ranges：每個維度的取值範圍
uniform 、accumulate: bin大小相同，清除直方圖痕跡

hist.at<float>（i）表示第i個bin中所儲存的統計數量

equalizeHist

功能：灰度圖象直方圖均衡化

結構：

 void equalizeHist(InputArray src, OutputArray dst)

src：源影象，8bit單通道圖片

dst：目標影象，和源影象有同樣的size和type

操作：

①、計算src的直方圖H

②、歸一化直方圖，使得H中bins的和為255；

③、計算直方圖積分

                               

④、採用H'作為查詢表進行變換：

該方法歸一化影象亮度和增強對比度。