Opencv绘制灰度/彩色图像的直方图及直方图的均衡化实例及源代码

痛定思痛。 2022-06-13 04:53 294阅读 0赞

**1. Opencv中的坐标关系**

在开始绘制直方图之前，需要明确Opencv中采用的坐标关系。下图非常清晰的标出了三种常用的坐标轴名称，及相互的关系。

![Center][]

**2. 灰度图像的直方图及均衡化**

利用opencv中的calcHist()函数计算直方图，利用equalizeHist()对直方图进行均衡化，然后利用rectangle()（通过绘制多个矩形/线条）绘制出直方图。

下面是对一张图像进行均衡化后的对比效果。需要注意的是这里绘制的是灰度图像的直方图。

![Center 1][]

![Center 2][]

**3. 源代码**

#include<opencv.hpp>
    #include<iostream>
    
    //绘制直方图，src为输入的图像，histImage为输出的直方图，name是输出直方图的窗口名称
    void drawHistImg(cv::Mat &src, cv::Mat &histImage,std::string name)
    {
    	const int bins = 256;
    	int hist_size[] = { bins };
    	float range[] = { 0, 256 };
    	const float* ranges[] = { range };
    	cv::MatND hist;
    	int channels[] = { 0 };
    
    	cv::calcHist(&src, 1, channels, cv::Mat(), hist, 1, hist_size, ranges, true, false);
    
    	double maxValue;
    	cv::minMaxLoc(hist, 0, &maxValue, 0, 0);
    	int scale = 1;
    	int histHeight = 256;
    
    	for (int i = 0; i < bins; i++)
    	{
    		float binValue = hist.at<float>(i);
    		int height = cvRound(binValue*histHeight / maxValue);
    		cv::rectangle(histImage, cv::Point(i*scale, histHeight), cv::Point((i + 1)*scale, histHeight - height), cv::Scalar(255));
    
    		cv::imshow(name, histImage);
    	}
    }
    
    int main(void)
    {
    	cv::Mat src, dst;
    
    	src=cv::imread("d:/Opencv Picture/hist.png", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
    	if (!src.data)
    		std::cout << "ERR";
    	cv::equalizeHist(src, dst);
    
    	cv::imshow("src", src);
    	cv::imshow("equalizeHist", dst);
    
    	cv::Mat srcHistImage = cv::Mat::zeros(256, 256, CV_8UC1);
    	cv::Mat dstHistImage = cv::Mat::zeros(256, 256, CV_8UC1);
    	drawHistImg(src, srcHistImage,"srcHistImage");
    	drawHistImg(dst, dstHistImage,"dstHistImage");
    
    	cvWaitKey(0);
    	return 0;
    
    }

**4.** **彩色****图像的直方图及均衡化**

由于opencv自带的函数是对灰度图像进行直方图均衡化的，所以不可直接调用函数。需要注意的是对于彩色图像(RGB)，直接对三个通道单独进行直方图均衡化，然后合成是不可取的，原因是直方图均衡化并非线性操作，这样会引起彩色失真，可取的方式是将RGB转换到HSV，HSI，YUV 或者YCbCr，然后对亮度（即前面的V, I,Y通道）进度均衡化，这样不会对彩色的色调产生影响，然后转换回RGB空间即可。这里特别推荐最后一个YCbCr，因为它就是专门为数字图像所设计的。

先看效果图。下面分别是均衡前后的对比图，以及对Y通道均衡前后的直方图对比图。

![Center 3][]

![Center 4][]

代码如下

#include<opencv.hpp>
    #include<iostream>
    
    //绘制直方图，src为输入的图像，histImage为输出的直方图，name是输出直方图的窗口名称
    void drawHistImg(cv::Mat &src, cv::Mat &histImage, std::string name)
    {
    	const int bins = 256;
    	int hist_size[] = { bins };
    	float range[] = { 0, 256 };
    	const float* ranges[] = { range };
    	cv::MatND hist;
    	int channels[] = { 0 };
    
    	cv::calcHist(&src, 1, channels, cv::Mat(), hist, 1, hist_size, ranges, true, false);
    
    	double maxValue;
    	cv::minMaxLoc(hist, 0, &maxValue, 0, 0);
    	int scale = 1;
    	int histHeight = 256;
    
    	for (int i = 0; i < bins; i++)
    	{
    		float binValue = hist.at<float>(i);
    		int height = cvRound(binValue*histHeight / maxValue);
    		cv::rectangle(histImage, cv::Point(i*scale, histHeight), cv::Point((i + 1)*scale, histHeight - height), cv::Scalar(255));
    
    		cv::imshow(name, histImage);
    	}
    }
    
    int main(void)
    {
    	cv::Mat src, dst;
    	cv::Mat srcHistImage = cv::Mat::zeros(256, 256, CV_8UC1);
    	cv::Mat dstHistImage = cv::Mat::zeros(256, 256, CV_8UC1);
    
    	src = cv::imread("d:/Opencv Picture/Haze Removal/1.png",1);
    	if (!src.data)
    		std::cout << "ERR";
    
    	cv::Mat YCC;
    	cv::cvtColor(src,YCC,cv::COLOR_RGB2YCrCb);
    	std::vector<cv::Mat> channels;
    	cv::split(YCC, channels);
    
    	drawHistImg(channels[0], srcHistImage, "srcHistImage");
    	cv::equalizeHist(channels[0], channels[0]);//对Y通道进行均衡化
    	
    	cv::merge(channels, YCC);
    	cv::cvtColor(YCC,dst,cv::COLOR_YCrCb2RGB);//重新转换到RGB颜色域
    
    	cv::imshow("src", src);
    	cv::imshow("dst", dst);
    
    	drawHistImg(channels[0], dstHistImage, "dstHistImage");
    
    	cvWaitKey(0);
    	return 0;
    
    }

[Center]: /images/20220613/f1b7d9c6591040bebc86fcda5beddeb6.png
[Center 1]: /images/20220613/d93fe554c1684b95b31adcb25548be22.png
[Center 2]: /images/20220613/ca0db0bf2a4e4f31be832f3e18ec4edd.png
[Center 3]: /images/20220613/b71ee53c684644e1878c983b52beaaa0.png
[Center 4]: /images/20220613/96292c994ba447629f7ac35ff53c764a.png