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CvHistogram

多維直方圖

typedef struct CvHistogram   

   {      

    int header_size; /* 頭尺寸 */      

    CvHistType type; /* 直方圖類型 */     

    int flags; /* 直方圖標(biāo)識(shí) */         

    int c_dims; /* 直方圖維數(shù) */          

    int dims[CV_HIST_MAX_DIM]; /* 每一維的尺寸 */    

    int mdims[CV_HIST_MAX_DIM]; /* 快速訪問元素的系數(shù) */    

    /* &m[a,b,c] = m + a*mdims[0] + b*mdims[1] + c*mdims[2] */      

    float* thresh[CV_HIST_MAX_DIM]; /* 每一維的直方塊邊界數(shù)組 */     

    float* array; /* 所有的直方圖數(shù)據(jù)，擴(kuò)展為單行 */     

    struct CvNode* root; /* 存儲(chǔ)直方塊的平衡樹的根結(jié)點(diǎn) */     

    CvSet* set; /* 內(nèi)存存儲(chǔ)倉的指針 (對平衡樹而言) */    

    int* chdims[CV_HIST_MAX_DIM]; /* 快速計(jì)算的緩存 */    

  } 

CvHistogram;

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CreateHist

創(chuàng)建直方圖

CvHistogram* cvCreateHist( int dims, int* sizes, int type,      

                   float** ranges=NULL, int uniform=1 );

dims

直方圖維數(shù)的數(shù)目

sizes

直方圖維數(shù)尺寸的數(shù)組

type

直方圖的表示格式: 
CV_HIST_ARRAY
 意味著直方圖數(shù)據(jù)表示為多維密集數(shù)組 CvMatND; 
CV_HIST_TREE
 意味著直方圖數(shù)據(jù)表示為多維稀疏數(shù)組CvSparseMat.

ranges

圖中方塊范圍的數(shù)組. 它的內(nèi)容取決于參數(shù) uniform 的值。這個(gè)范圍的用處是確定何時(shí)計(jì)算直方圖或決定反向映射（backprojected ），每個(gè)方塊對應(yīng)于輸入圖像的哪個(gè)/哪組值。

uniform

歸一化標(biāo)識(shí)。 如果不為0，則ranges[i]（0<=i<cDims，譯者注：cDims為直方圖的維數(shù)，對于灰度圖為1，彩色圖為3）是包含兩個(gè)元素的范圍數(shù)組，包括直方圖第i維的上界和下界。在第i維上的整個(gè)區(qū)域 [lower,upper]被分割成dims[i] 個(gè)相等的塊（譯者注：dims[i]表示直方圖第i維的塊數(shù)），這些塊用來確定輸入象素的第 i 個(gè)值（譯者注：對于彩色圖像，i確定R, G,或者B）的對應(yīng)的塊；如果為0，則ranges[i]是包含dims[i]+1個(gè)元素的范圍數(shù)組，包括lower0, upper0, lower1, upper1 == lower2, ..., upperdims[i]-1, 其中l(wèi)owerj 和upperj分別是直方圖第
i維上第 j 個(gè)方塊的上下界（針對輸入象素的第 i 個(gè)值）。任何情況下，輸入值如果超出了一個(gè)直方塊所指定的范圍外，都不會(huì) cvCalcHist 計(jì)數(shù)，而且會(huì)被函數(shù)cvCalcBackProject 置零。

函數(shù) cvCreateHist 創(chuàng)建一個(gè)指定尺寸的直方圖，并且返回創(chuàng)建的直方圖的指針。 如果數(shù)組的 ranges 是 0, 則直方塊的范圍必須由函數(shù)cvSetHistBinRanges 稍后指定。雖然 cvCalcHist 和 cvCalcBackProject 可以處理 8-比特圖像而無需設(shè)置任何直方塊的范圍，但它們都被假設(shè)等分 0..255 之間的空間。

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SetHistBinRanges

設(shè)置直方塊的區(qū)間

void cvSetHistBinRanges( CvHistogram* hist, float** ranges, int uniform=1 );

hist

直方圖.

ranges

直方塊范圍數(shù)組的數(shù)組，見 cvCreateHist.

uniform

歸一化標(biāo)識(shí)，見 cvCreateHist.

函數(shù) cvSetHistBinRanges 是一個(gè)獨(dú)立的函數(shù)，完成直方塊的區(qū)間設(shè)置。更多詳細(xì)的關(guān)于參數(shù) ranges 和 uniform 的描述，請參考函數(shù)  cvCalcHist , 該函數(shù)也可以初始化區(qū)間。直方塊的區(qū)間的設(shè)置必須在計(jì)算直方圖之前，或 在計(jì)算直方圖的反射圖之前。

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ReleaseHist

釋放直方圖結(jié)構(gòu)

void cvReleaseHist( CvHistogram** hist );

hist

被釋放的直方圖結(jié)構(gòu)的雙指針.

函數(shù) cvReleaseHist 釋放直方圖 (頭和數(shù)據(jù)). 指向直方圖的指針被函數(shù)所清空。如果 *hist 指針已經(jīng)為 NULL, 則函數(shù)不做任何事情。

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ClearHist

清除直方圖

void cvClearHist( CvHistogram* hist );

hist

直方圖.

函數(shù) cvClearHist 當(dāng)直方圖是稠密數(shù)組時(shí)將所有直方塊設(shè)置為 0，當(dāng)直方圖是稀疏數(shù)組時(shí)，除去所有的直方塊。

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MakeHistHeaderForArray

從數(shù)組中創(chuàng)建直方圖

CvHistogram*   cvMakeHistHeaderForArray( int dims, int* sizes, 

CvHistogram* float* data, float** ranges=NULL, niform=1 );

dims 

 直方圖維數(shù). 

sizes

直方圖維數(shù)尺寸的數(shù)組

hist

為函數(shù)所初始化的直方圖頭

data

用來存儲(chǔ)直方塊的數(shù)組

ranges

直方塊范圍，見 cvCreateHist.

uniform

歸一化標(biāo)識(shí)，見 cvCreateHist.

函數(shù) cvMakeHistHeaderForArray 初始化直方圖，其中頭和直方塊為用戶所分配。以后不需要調(diào)用 cvReleaseHist 只有稠密直方圖可以采用這種方法，函數(shù)返回 hist
.

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QueryHistValue_1D

查詢直方塊的值

#define cvQueryHistValue_1D( hist, idx0 ) / cvGetReal1D( (hist)->bins, (idx0) ) 

#define cvQueryHistValue_2D( hist, idx0, idx1 ) / cvGetReal2D( (hist)->bins, (idx0), (idx1) ) 

#define cvQueryHistValue_3D( hist, idx0, idx1, idx2 ) / cvGetReal3D( (hist)->bins, (idx0), (idx1), (idx2) ) 

#define cvQueryHistValue_nD( hist, idx ) / cvGetRealND( (hist)->bins, (idx) )

hist

直方圖

idx0, idx1, idx2, idx3

直方塊的下標(biāo)索引

idx

下標(biāo)數(shù)組

宏 cvQueryHistValue_*D 返回 1D, 2D, 3D 或 N-D 直方圖的指定直方塊的值。對稀疏直方圖，如果方塊在直方圖中不存在，函數(shù)返回 0, 而且不創(chuàng)建新的直方塊。

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GetHistValue_1D

返回直方塊的指針

#define cvGetHistValue_1D( hist, idx0 ) / ((float*)(cvPtr1D( (hist)->bins, (idx0), 0 )) 

#define cvGetHistValue_2D( hist, idx0, idx1 ) / ((float*)(cvPtr2D( (hist)->bins, (idx0), (idx1), 0 )) 

#define cvGetHistValue_3D( hist, idx0, idx1, idx2 ) / ((float*)(cvPtr3D( (hist)->bins, (idx0), (idx1), (idx2), 0 )) 

#define cvGetHistValue_nD( hist, idx ) / ((float*)(cvPtrND( (hist)->bins, (idx), 0 ))

hist

直方圖.

idx0, idx1, idx2, idx3

直方塊的下標(biāo)索引.

idx

下標(biāo)數(shù)組

宏 cvGetHistValue_*D 返回 1D, 2D, 3D 或 N-D 直方圖的指定直方塊的指針。對稀疏直方圖，函數(shù)創(chuàng)建一個(gè)新的直方塊，且設(shè)置其為 0，除非它已經(jīng)存在。

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GetMinMaxHistValue

發(fā)現(xiàn)最大和最小直方塊

void cvGetMinMaxHistValue( const CvHistogram* hist, float* min_value, float* max_value,  int* min_idx=NULL, int* max_idx=NULL );

hist

直方圖

min_value

直方圖最小值的指針

max_value

直方圖最大值的指針

min_idx

數(shù)組中最小坐標(biāo)的指針

max_idx

數(shù)組中最大坐標(biāo)的指針

函數(shù) cvGetMinMaxHistValue 發(fā)現(xiàn)最大和最小直方塊以及它們的位置。任何輸出變量都是可選的。在具有同樣值幾個(gè)極值中，返回具有最小下標(biāo)索引（以字母排列順序定）的那一個(gè)。

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NormalizeHist

歸一化直方圖

void cvNormalizeHist( CvHistogram* hist, double factor );

hist

直方圖的指針.

factor

歸一化因子

函數(shù) cvNormalizeHist 通過縮放來歸一化直方塊，使得所有塊的和等于 factor
.

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ThreshHist

對直方圖取閾值

void cvThreshHist( CvHistogram* hist, double threshold );

hist

直方圖的指針.

threshold

閾值大小

函數(shù) cvThreshHist 清除那些小于指定閾值得直方塊

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CompareHist

比較兩個(gè)稠密直方圖

double cvCompareHist( const CvHistogram* hist1, const CvHistogram* hist2, int method );

hist1

第一個(gè)稠密直方圖

hist2

第二個(gè)稠密直方圖

method

比較方法，采用其中之一：
CV_COMP_CORREL
CV_COMP_CHISQR
CV_COMP_INTERSECT

函數(shù) cvCompareHist 采用下面指定的方法比較兩個(gè)稠密直方圖(H1 表示第一個(gè)， H2 - 第二個(gè)):

相關(guān) (method=CV_COMP_CORREL): d(H1, H2)=sumI(H'1(I)?H'2(I))/sqrt(sumI[H'1(I)2]?sumI[H'2(I)2]) 

其中 H'k(I)=Hk(I)-1/N?sumJHk(J) 

(N=number of histogram bins) Chi-square(method=CV_COMP_CHISQR): d(H1,H2)=sumI[(H1(I)-H2(I))/(H1(I)+H2(I))] 交叉 (method=CV_COMP_INTERSECT): d(H1,H2)=sumImax(H1(I),H2(I))函數(shù)返回 
d(H1,H2) 的值。

為了比較稀疏直方圖或更一般的加權(quán)稀疏點(diǎn)集(譯者注：直方圖匹配是圖像檢索中的常用方法)，考慮使用函數(shù) cvCalcEMD 。

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CopyHist

拷貝直方圖

void cvCopyHist( const CvHistogram* src, CvHistogram** dst );

src

輸入的直方圖

dst

輸出的直方圖指針

函數(shù) cvCopyHist 對直方圖作拷貝。如果第二個(gè)直方圖指針 
*dst 是 NULL, 則創(chuàng)建一個(gè)與 src 同樣大小的直方圖。否則，兩個(gè)直方圖必須大小和類型一致。然后函數(shù)將輸入的直方塊的值復(fù)制到輸出的直方圖中，并且設(shè)置取值范圍與 src 的一致。

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CalcHist

計(jì)算圖像image(s) 的直方圖

void cvCalcHist( IplImage** image, CvHistogram* hist, int accumulate=0, const CvArr* mask=NULL );

image

輸入圖像s (雖然也可以使用 CvMat** ).

hist

直方圖指針

accumulate

累計(jì)標(biāo)識(shí)。如果設(shè)置，則直方圖在開始時(shí)不被清零。這個(gè)特征保證可以為多個(gè)圖像計(jì)算一個(gè)單獨(dú)的直方圖，或者在線更新直方圖。

mask

操作 mask, 確定輸入圖像的哪個(gè)象素被計(jì)數(shù)

函數(shù) cvCalcHist 計(jì)算單通道或多通道圖像的直方圖。 用來增加直方塊的數(shù)組元素可從相應(yīng)輸入圖像的同樣位置提取。

Sample. 計(jì)算和顯示彩色圖像的 2D 色調(diào)－飽和度圖像

#include <cv.h> #include <highgui.h> int main( int argc, char** argv )

 {      

 IplImage* src;  

 if( argc == 2 && (src="http://archive.cnblogs.com/a/2344604/cvLoadImage(argv[1]," rel="nofollow"/>  

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CalcBackProject

計(jì)算反向投影
  
void cvCalcBackProject( IplImage** image, CvArr* back_project, const CvHistogram* hist );  
image
輸入圖像 (也可以傳遞 CvMat** ).
back_project
反向投影圖像，與輸入圖像具有同樣類型.
hist
直方圖
  
函數(shù) cvCalcBackProject 直方圖的反向投影. 對于所有輸入的單通道圖像同一位置的象素?cái)?shù)組，該函數(shù)根據(jù)相應(yīng)的象素?cái)?shù)組(RGB)，放置其對應(yīng)的直方塊的值到輸出圖像中。用統(tǒng)計(jì)學(xué)術(shù)語，輸出圖像象素點(diǎn)的值是觀測數(shù)組在某個(gè)分布（直方圖）下的的概率。 例如，為了發(fā)現(xiàn)圖像中的紅色目標(biāo)，可以這么做：
  
對紅色物體計(jì)算色調(diào)直方圖，假設(shè)圖像僅僅包含該物體。則直方圖有可能有極值，對應(yīng)著紅顏色。  
對將要搜索目標(biāo)的輸入圖像，使用直方圖計(jì)算其色調(diào)平面的反向投影，然后對圖像做閾值操作。  
在產(chǎn)生的圖像中發(fā)現(xiàn)連通部分，然后使用某種附加準(zhǔn)則選擇正確的部分，比如最大的連同部分。  
這是 Camshift 彩色目標(biāo)跟蹤器中的一個(gè)逼進(jìn)算法，除了第三步，CAMSHIFT 算法使用了上一次目標(biāo)位置來定位反向投影中的目標(biāo)。
  

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CalcBackProjectPatch

用直方圖比較來定位圖像中的模板

void cvCalcBackProjectPatch( IplImage** image, CvArr* dst,  CvSize patch_size, CvHistogram* hist,             int method, float factor );

 

image

輸入圖像 (可以傳遞 CvMat** )

dst

輸出圖像.

patch_size

掃描輸入圖像的補(bǔ)丁尺寸

hist

直方圖

method

比較方法，傳遞給 cvCompareHist (見該函數(shù)的描述).

factor

直方圖的歸一化因子，將影響輸出圖像的歸一化縮放。如果為 1，則不定。

函數(shù) cvCalcBackProjectPatch 通過輸入圖像補(bǔ)丁的直方圖和給定直方圖的比較，來計(jì)算反向投影。提取圖像在 ROI 中每一個(gè)位置的某種測量結(jié)果產(chǎn)生了數(shù)組 image. 這些結(jié)果可以是色調(diào), x 差分, y 差分, Laplacian 濾波器, 有方向 Gabor 濾波器等中 的一個(gè)或多個(gè)。每種測量輸出都被劃歸為它自己的單獨(dú)圖像。 
image
 圖像數(shù)組是這些測量圖像的集合。一個(gè)多維直方圖 
hist
 從這些圖像數(shù)組中被采樣創(chuàng)建。最后直方圖被歸一化。直方圖 
hist
 的維數(shù)通常很大等于圖像數(shù)組 
image
 的元素個(gè)數(shù)。

在選擇的 ROI 中，每一個(gè)新的圖像被測量并且轉(zhuǎn)換為一個(gè)圖像數(shù)組。在以錨點(diǎn)為“補(bǔ)丁”中心的圖像 image 區(qū)域中計(jì)算直方圖 （如下圖所示）。用參數(shù)norm_factor 來歸一化直方圖，使得它可以與 hist 互相比較。計(jì)算出的直方圖與直方圖模型互相比較，

（hist 使用函數(shù) cvCompareHist ，比較方法是 method=method). 輸出結(jié)果被放置到概率圖像 dst 補(bǔ)丁錨點(diǎn)的對應(yīng)位置上。這個(gè)過程隨著補(bǔ)丁滑過整個(gè) ROI 而重復(fù)進(jìn)行。迭代直方圖的更新可以通過在原直方圖中減除“補(bǔ)丁”已覆蓋的尾象素點(diǎn)或者加上新覆蓋的象素點(diǎn)來實(shí)現(xiàn)，這種更新方式可以節(jié)省大量的操作，盡管目前在函數(shù)體中還沒有實(shí)現(xiàn)。

Back Project Calculation by Patches

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CalcProbDensity

兩個(gè)直方圖相除

void   cvCalcProbDensity( const CvHistogram* hist1, const CvHistogram* hist2,  CvHistogram* dst_hist, double scale=255 );

hist1

第一個(gè)直方圖(分子).

hist2

第二個(gè)直方圖

dst_hist

輸出的直方圖

scale

輸出直方圖的尺度因子

函數(shù) cvCalcProbDensity 從兩個(gè)直方圖中計(jì)算目標(biāo)概率密度：

   dist_hist(I)=0 

   if hist1(I)==0     

   scale  

   if hist1(I)!=0 && hist2(I)>hist1(I)      

   hist2(I)*scale/hist1(I) if hist1(I)!=0 && hist2(I)<=hist1(I)

所以輸出的直方塊小于尺度因子。