opencv入门9:直方图-histogram

什么是直方图呢？通过直方图你可以对整幅图像的灰度分布有一个整体的了解。直方图的x 轴是灰度值（0 到255），y 轴是中具有同一个灰度值的点的数目。

直方图其实就是对图像的另一种解释。一下图为例，通过直方图我们可以对图像的对比度，亮度，灰度分布等有一个直观的认识。几乎所有的图像处理软件都提供了直方图分析功能。下图来自Cambridge in Color website，强烈推荐你到这个网站了解更多知识。

让我们来一起看看这幅和它的直方图吧。（要记住，直方图是根据灰度图像绘制的，而不是彩色图像）。直方图的左边区域像是了暗一点的像素数量，右侧显示了亮一点的像素的数量。从这幅图上你可以看到灰暗的区域比两的区域要大，而处于中间部分的像素点很少。

BINS：上面的直方图显示了每个灰度值对应的像素数。如果像素值为0到255，你就需要256 个数来显示上面的直方图。但是，如果你不需要知道

每一个像素值的像素点数目的，而只希望知道两个像素值之间的像素点数目怎么办呢？举例来说，我们想知道像素值在0 到15 之间的像素点的数目，接着

是16 到31,…，240 到255。我们只需要16 个值来绘制直方图。OpenCV Tutorials on histograms中例子所演示的内容。

那到底怎么做呢？你只需要把原来的256 个值等分成16 小组，取每组的总和。而这里的每一个小组就被成为BIN。第一个例子中有256 个BIN，第二个例子中有16 个BIN。在OpenCV 的文档中用histSize 表示BINS。

DIMS：表示我们收集数据的参数数目。在本例中，我们对收集到的数据只考虑一件事：灰度值。所以这里就是1。RANGE：就是要统计的灰度值范围，一般来说为[0，256]，也就是说所有的灰度值

蓝色阴影表示低像素计数，而红色阴影表示大像素计数（即，2D图形中的峰值）

直方图均衡通过“拉伸”像素的分布来改善图像的对比度。

应用直方图均衡会将峰值拉向图像的角落，从而改善图像的全局对比度。直方图均衡适用于灰度图像

执行直方图均衡仅使用单个函数完成：cv2equalizeHist（image）它接受一个单一的参数，灰度图像，我们要执行直方图均衡。

在给定图像的直方图中，我们得到图像中出现的所有像素值的频率。#include <stdioh> #include <conioh> int whichshade(int pixelvalue) { int i=0; for(i=0;i<256;i++) if(pixelvalue==i) break; return i; } //这个方法以列表方式显示直方图 //你能够把这些值传递给图形软件 //来查看其图形。我使用Excel来绘制曲线 void displaypixelstats(int pixelcounts[]) { int i=0; for(i=0;i<256;i++) printf("Gray Scale Shade : %d Count : %d\n",i,pixelcounts[i]); } int main() { char file[20]; int pixelvalue; //图像计数器容器 int pixelcounts[255]; FILE fp; int i; //初始化容器 for(i=0;i<256;i++) pixelcounts[i]=0; printf("Enter the gray scale image file name :"); fflush(stdin); scanf("%s",file); fp = fopen(file,"r"); while(!feof(fp)) { fscanf(fp,"%d",&pixelvalue); pixelcounts[whichshade(pixelvalue)]++; } fclose(fp); displaypixelstats(pixelcounts); getch(); return 0; }

OpenCV中分析绘制直方图并没有直接可用的函数，以下是绘制直方图统计的一种实现。

paint_histogramh：

paint_histogramcpp如下所示：

main函数调用如下：

执行结果如下：

内容来自于书籍。

[m,n]=size(I); %I 为灰度图像

h=zeros(1,256);

for i=1:m

for j=1:n

h(I(i,j))=h(I(i,j))+1;

end

end

%%a为你的二值化矩阵

[m,n]=find(a==1);

zuobiao=[m,n];

%%结果存在D盘，名字为aaa的excel中

xlswrite('D:\aaa',zuobiao);

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