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Opencv圖像識別從零到精通（8）

雪柳花明 >《圖像處理》

2017.09.10

關(guān)注

其實剛開始的時候，看很多的書和教程講繪圖和彩色圖像等，但是我覺得還是先學(xué)會灰度直方圖，因為灰度的dims是1，如果dims是3的就是彩色，同時知道前面將的彩色圖像的像素訪問，相信很快就可以遷移過去的。

一、換個角度認(rèn)識圖像（直方圖）

第一個就是當(dāng)我們面對圖像的時候，我們面對的是抽象的矩陣，如下圖，下面是0-255的灰度圖像的表示，密密麻麻的

那么我們做的直方圖，其實就是對這些像素值的統(tǒng)計，看下圖，其中Bin是條數(shù)，數(shù)據(jù)和范圍是對圖的解釋，一看就懂

二、準(zhǔn)備知識

如果想繪制出來直方圖，先要知道幾個函數(shù)

(1) Point類數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)表示了二維坐標(biāo)系下的點

Point point=Point(1,2);

(2)calcHist()繪制直方圖

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

參數(shù)解釋：

arrays:輸入的圖像的指針，可以是多幅圖像，所有的圖像必須有同樣的深度（CV_8U orCV_32F）。同時一副圖像可以有多個channes。
narrays:輸入的圖像的個數(shù)。
channels:用來計算直方圖的channes的數(shù)組。比如輸入是2副圖像，第一副圖像有0，1，2共三個channel，第二幅圖像只有0一個channel，那么輸入就一共有4個channes，如果int channels[3] = {3, 2, 0}，那么就表示是使用第二副圖像的第一個通道和第一副圖像的第2和第0個通道來計算直方圖。
mask:掩碼。如果mask不為空，那么它必須是一個8位（CV_8U）的數(shù)組，并且它的大小的和arrays[i]的大小相同，值為1的點將用來計算直方圖。
hist:計算出來的直方圖
dims:計算出來的直方圖的維數(shù)。
histSize:在每一維上直方圖的個數(shù)。簡單把直方圖看作一個一個的豎條的話，就是每一維上豎條的個數(shù)。
ranges:用來進(jìn)行統(tǒng)計的范圍。比如 float rang1[] = {0, 20};float rang2[] = {30, 40}; const float*rangs[] = {rang1, rang2};那么就是對0，20和30，40范圍的值進(jìn)行統(tǒng)計。
uniform:每一個豎條的寬度是否相等。
accumulate: 是否累加。如果為true，在下次計算的時候不會首先清空hist。

畫直線，在圖像img中畫一條顏色為color，粗細(xì)為thickness，類型為lineType的直線

（3）line() rectangle()畫出直方圖

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void line(Mat& img, Point pt1, Pointpt2, const Scalar& color, int thickness=1,
int lineType=8, int shift=0)
//兩點確認(rèn)一條直線。
//lineType：直線類型
//shift：坐標(biāo)小數(shù)點維數(shù)
//畫一個單一的實矩形
void rectangle(Mat& img, Point pt1,Point pt2, const Scalar& color, int thickness=1,
int lineType=8, int shift=0)
//一條對角線的兩個頂點可確定一個矩形
//pt1和pt2互為對頂點
//thickness為負(fù)值表示矩形為實矩形

三、繪制一維灰度直方圖

[cpp] view plain copy

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
void Help()
{
printf("\n\n\t\t\t歡迎來到直方圖的世界！\n");
printf("\n\n ----------------------------------------------------------------------------\n");
}
int main()
{
Mat srcImage = imread("lena.jpg", 0);
imshow("原圖",srcImage);
if(!srcImage.data) {cout << "fail to load image" << endl; return 0;}
system("color 1F");
Help();
MatND dstHist; // 在cv中用CvHistogram *hist = cvCreateHist
int dims = 1;
float hranges[2] = {0, 255};
const float *ranges[1] = {hranges}; // 這里需要為const類型
int size = 256;
int channels = 0;
//計算圖像的直方圖
calcHist(&srcImage, 1, &channels, Mat(), dstHist, dims, &size, ranges); // cv 中是cvCalcHist
int scale = 1;
Mat dstImage(size * scale, size, CV_8U, Scalar(0));
//獲取最大值和最小值
double minValue = 0;
double maxValue = 0;
minMaxLoc(dstHist,&minValue, &maxValue, 0, 0); // 在cv中用的是cvGetMinMaxHistValue
//繪制出直方圖
int hpt = saturate_cast<int>(0.9 * size);
for(int i = 0; i < 256; i++)
{
float binValue = dstHist.at<float>(i); // 注意hist中是float類型
int realValue = saturate_cast<int>(binValue * hpt/maxValue);
//rectangle(dstImage,Point(i*scale, size - 1), Point((i+1)*scale - 1, size - realValue), Scalar(255));
line(dstImage,Point(i*scale,size-1),Point((i+1)*scale-1,size-realValue),Scalar(255));
}
imshow("一維直方圖", dstImage);
waitKey(0);
return 0;
}

其實我們有時候想改變量化，上面的表示是256，我們可以50 100都可以，這里用過滑塊的知識，所以不想多講，只是提供一個別人寫的參考，尊重原作者，寫的很好

[cpp] view plain copy

#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include <stdio.h>
#include <ctype.h>
using namespace std;
using namespace cv;
IplImage *src = 0;
IplImage *histimg = 0;
CvHistogram *hist = 0;
int hdims = 50; // 劃分HIST的初始個數(shù)，越高越精確
//滾動條函數(shù)
void HIST(int t)
{
float hranges_arr[] = {0,255};
float* hranges = hranges_arr;
int bin_w;
int bin_u;
float max;
int i;
char string[10];
CvFont font;
cvInitFont( &font, CV_FONT_HERSHEY_PLAIN,1, 1, 0, 1, 8);//字體結(jié)構(gòu)初始化
if(hdims==0)
{
printf("直方圖條數(shù)不能為零！\n");
}
else
{
hist = cvCreateHist( 1, &hdims, CV_HIST_ARRAY, &hranges, 1 ); // 創(chuàng)建直方圖
histimg = cvCreateImage(cvSize(800,512),8,3);
cvZero( histimg );
cvCalcHist( &src, hist, 0, 0 ); // 計算直方圖
cvGetMinMaxHistValue(hist,NULL,&max,NULL,NULL);//尋找最大值及其位置
//printf("max_val:%f \n",max_val);
cvZero( histimg );
double bin_w =(double) histimg->width / hdims; // hdims: 條的個數(shù)，則 bin_w 為條的寬度
double bin_u = (double)histimg->height/ max; //// max: 最高條的像素個數(shù)，則 bin_u 為單個像素的高度
// 畫直方圖
for(int i=0;i<hdims;i++)
{
CvPoint p0=cvPoint(i*bin_w,histimg->height);
int val=cvGetReal1D(hist->bins,i);
CvPoint p1=cvPoint((i+1)*bin_w,histimg->height-cvGetReal1D(hist->bins,i)*bin_u);
cvRectangle(histimg,p0,p1,cvScalar(0,255),1,8,0);
}
//畫縱坐標(biāo)刻度（像素個數(shù)）
int kedu=0;
for(int i=1;kedu<max;i++)
{
kedu=i*max/10;
itoa(kedu,string,10);//把一個整數(shù)轉(zhuǎn)換為字符串
//在圖像中顯示文本字符串
cvPutText(histimg, string , cvPoint(0,histimg->height-kedu*bin_u), &font, CV_RGB(0,255,255));
}
//畫橫坐標(biāo)刻度（像素灰度值）
kedu=0;
for(int i=1;kedu<256;i++)
{
kedu=i*20;
itoa(kedu,string,10);//把一個整數(shù)轉(zhuǎn)換為字符串
//在圖像中顯示文本字符串
cvPutText(histimg, string , cvPoint(kedu*(histimg->width / 256),histimg->height), &font, CV_RGB(255,0,0));
}
cvShowImage( "Histogram", histimg );
}
}
int main( int argc, char** argv )
{
argc=2;
argv[1]="lena.jpg";
if( argc != 2 || (src=cvLoadImage(argv[1], 0)) == NULL) // force to gray image
return -1;
cvNamedWindow( "src", 1);
cvShowImage( "src", src);
cvNamedWindow( "Histogram", 1 );
cvCreateTrackbar( "hdims", "src", &hdims, 256, HIST );
HIST(0);
cvWaitKey(0);
cvDestroyWindow("src");
cvDestroyWindow("Histogram");
cvReleaseImage( &src );
cvReleaseImage( &histimg );
cvReleaseHist ( &hist );
return 0;
}