opencv图像处理学习（十一）——直方图函数基本介绍

对于灰度图像f(x,y), $p(k)=r_{k}/r,k\epsilon 0,1,\cdots ,N-1$ ,其中N是图像中所有灰度数，r为图像中的所有像素数，对概率分布p（k）进行累计求和可得图像的累计归一化直方图h（k），即 $h(k)=\sum_{j}^{k}p(j)$ .

灰度直方图用来描述图像中各个灰度级的像素个数（或该灰度级出现的次数（频率）），图像的横坐标表示灰度级，纵坐标表示图像中该灰度级出现的次数（频率）。

opencv提供了一个简单计算数组集（通常是图像或分割后的通道）的直方图函数calcHist,下面对其接口函数定义进行解释。

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

参数images表示输入图像源指针，参数nimages表示待计算图像源中图像的个数，参数channels表示需要统计图像的通道维数数组索引，mask表示掩码参数，该参数必须是8bit而且和图像源同尺寸，参数hist表示输出计算的直方图，参数dims表示直方图维度，灰度图像为1，彩色为3，参数histSize表示直方图横坐标的区间数，参数ranges表示每一维灰度级的区间范围，accumulate是累计标志，用于设置是否清除开始分配时的直方图累计标志。

void histImage(int width ,int height,Mat Image_channel,scalar);

其中width是直方图的宽度，height是直方图的高度，Image_channel是图像类型，Scalar是赋值操作

补充归一化函数：

归一化：normalize()函数
功能：缩放和移位数组元素，以便指定的标准（alpha）或最小（alpha）和最大（beta）数组值获得指定的值。
void normalize( InputArray src, OutputArray dst, double alpha=1, double beta=0,
int norm_type=NORM_L2, int dtype=-1, InputArray mask=noArray());
参数解释：
参数1：InputArray类型的src，输入数组（图像）。
参数2：OutputArray类似的dst，输出数组（图像），与输入图像类型尺寸一样。
参数3：alpha，表示range normalization模式的最小值。有默认值为1。
参数4：beta，表示range normalization模式的最大值，不用于norm normalization(范数归一化)模式。有默认值为0。
参数5：normType，表示归一化的类型，可以有以下的取值：
---------------NORM_MINMAX：数组的数值被平移或缩放到一个指定的范围，线性归一化，一般较常用。
---------------NORM_INF：此类型的定义没有查到，根据OpenCV 1的对应项，可能是归一化数组的C-范数(绝对值的最大值)。
---------------NORM_L1：归一化数组的L1-范数(绝对值的和)。
---------------NORM_L2：归一化数组的(欧几里德)L2-范数。
参数6：有默认值为-1。dtype为负数时，输出数组的type与输入数组的type相同；否则，输出数组与输入数组只是通道数相同，而tpye=CV_MAT_DEPTH(dtype)。
参数7：操作掩膜，用于指示函数是否仅仅对指定的元素进行操作。

e.g:

const int channels[1]={0};

cosnt int histsize[1]={256};

float pranges[2]={0,255};

const float* ranges[1]={pranges};

cv::MatND hist;//MatND是Mat的别名

cv::calcHist(&ImageGray,1,channels,cv::Mat(),hist,1,histsize,ranges);

int hist_w = 500;

int hist_h = 500;

int nHistSize = 255;

Mat histImage(hist_w ,hist_h ,CV_8UC3,cv::Scalar(0,0,0));

//将图像归一化到[0,histImage.rows]

normalize(hist,hist,0,histImage.rows,cv::NORM_MINMAX,-1,cv::Mat());

opencv图像处理学习（十一）——直方图函数基本介绍

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