Opencv——灰度直方圖

灰度直方圖是灰度級的函數，它表示圖像中具備某種灰度級的像素的個數，反映了圖像中某種灰度出現的頻率。

若是將圖像總像素亮度（灰度級別）當作是一個隨機變量，則其分佈狀況就反映了圖像的統計特性，這可用probability density function （PDF）來刻畫和描述，表現爲灰度直方圖。

灰度直方圖的分佈函數爲：

　　　　　　　　　　　　h(k)=n_k

其中，k是值第k個灰度級，n_k是灰度級爲r_k的像素總和。若是是8位灰度圖像，k=0,1,2,...,255

下面代碼以下：

 1 #include<cv.h>
 2 #include<highgui.h>
 3 
 4 using namespace cv;
 5 using namespace std;
 6 
 7 int main()
 8 {
 9     IplImage *src = cvLoadImage("D:\\Opencv\\Images\\GrayLena.bmp");
10     int pix[256];
11     for (int i = 0; i < 256; i++)
12         pix[i] = 0;
13     int grayValue;
14     for (int i = 0; i < src->height;i++)
15     for (int j = 0; j < src->width; j++)
16     {
17         grayValue = ((char*)(src->imageData + j*src->widthStep))[i];
18         pix[grayValue]++;
19     }
20 
21     int max = 0;
22     for (int i = 0; i<256; i++)
23     {
24         if (pix[i]>max)
25         {
26             max = pix[i];
27         }
28     }
29     IplImage* dst = cvCreateImage(cvSize(400, 300), 8, 3);
30     cvSet(dst, cvScalarAll(255), 0);
31     double bin_width = (double)dst->width / 256;
32     double bin_unith = (double)dst->height / max;
33     for (int i = 0; i<256; i++)
34     {
35         CvPoint p0 = cvPoint(i*bin_width, dst->height);
36         CvPoint p1 = cvPoint((i + 1)*bin_width, dst->height - pix[i] * bin_unith);
37         cvRectangle(dst, p0, p1, cvScalar(0, 255), -1, 8, 0);
38     }
39 
40     cvNamedWindow("destImage");
41     cvShowImage("destImage",dst);
42     cvWaitKey();
43     cvReleaseImage(&dst);
44     cvDestroyWindow("destImage");
45     return 0;
46 }