OpenCV绘制图像中RGB三个通道的直方图

一开始是看《OpenCV计算机视觉编程攻略（第2版）》这本书学做直方图，但是书本里说直方图的部分只详细说了黑白图像（单通道）的直方图绘制方法，RGB图像的直方图只说了如何计算，没有说计算完之后如何绘制，自己想了很久也没想到正确的绘制方法。

去查OpenCV的官方文档，里面的例子只说了如何绘制H和S两通道的直方图，很多函数的用法也没搞清楚。

后来在网上看别人的程序，找到有绘制HSV三通道直方图的程序，花了一点时间一行一行地看，并且结合自己已经学过的知识把程序改成绘制RGB三通道的直方图的程序。

histogram.h：

#ifndef HISTOGRAM_H
#define HISTOGRAM_H

#include <opencv2\opencv.hpp>

#include <iostream>
#include <string>

class Histogram
{
private:
    int histSize[];        //直方图中箱子的数量
    float hranges[];    //值范围
    const float * ranges[];        //值范围的指针
    int channels[];        //要检查的通道数量

public:
    Histogram();
    cv::Mat getHistogram(const cv::Mat & image);
    std::vector<cv::Mat> getHistogramImage(const cv::Mat & image, int zoom = );
    static std::vector<cv::Mat> getImageOfHistogram(const cv::Mat & hist, int zoom);
};

#endif

histogram.cpp：

#include "histogram.h"

Histogram::Histogram()
{
    histSize[] = ;
    histSize[] = ;
    histSize[] = ;
    hranges[] = 0.0;
    hranges[] = 256.0;
    ranges[] = hranges;
    ranges[] = hranges;
    ranges[] = hranges;
    channels[] = ;
    channels[] = ;
    channels[] = ;
}

cv::Mat Histogram::getHistogram(const cv::Mat & image)
{
    cv::Mat hist;

    hranges[] = 0.0;
    hranges[] = 256.0;
    channels[] = ;
    channels[] = ;
    channels[] = ;

    cv::calcHist(&image, , channels, cv::Mat(), hist, , histSize, ranges);

    return hist;
}

std::vector<cv::Mat> Histogram::getHistogramImage(const cv::Mat & image, int zoom)
{
    cv::Mat hist = getHistogram(image);

    return Histogram::getImageOfHistogram(hist, zoom);
}

std::vector<cv::Mat> Histogram::getImageOfHistogram(const cv::Mat & hist, int zoom)
{
    int scale = ;

    float hist_b[];
    float hist_g[];
    float hist_r[];  
    memset(hist_b, ,  * sizeof(float));
    memset(hist_g, ,  * sizeof(float));
    memset(hist_r, ,  * sizeof(float));  

    //计算三个通道的直方图
    for(int b = ; b < ; b ++ )
    {
        for(int g = ; g < ; g ++)
        {
            for(int r = ; r < ; r ++)
            {
                float binVal = hist.at<float>(b, g, r);
                hist_b[b] += binVal;
                hist_g[g] += binVal;
                hist_r[r] += binVal;
            }
        }
    }

    //获得三个通道直方图中的最大值
    double max_b = 0.0, max_g = 0.0,max_r = 0.0;
    for(int i = ; i < ; i ++)
    {
        if(hist_b[i] > max_b)
        {
            max_b = hist_b[i];
        }
    }
    for(int i = ; i < ; i ++)
    {
        if(hist_g[i] > max_g)
        {
            max_g = hist_g[i];
        }
    }
    for(int i = ; i < ; i ++)
    {
        if(hist_r[i] > max_r)
        {
            max_r = hist_r[i];
        }
    }  

    //初始化空的图
    cv::Mat b_img = cv::Mat::zeros(,  * scale, CV_8UC3);
    cv::Mat g_img = cv::Mat::zeros(,  * scale, CV_8UC3);
    cv::Mat r_img = cv::Mat::zeros(,  * scale, CV_8UC3);  

    //绘制三个通道的直方图
    for(int i = ; i < ; i ++)
    {
        int intensity = cvRound(hist_b[i] * b_img.rows / max_b);
        cv::rectangle(b_img, cv::Point(i * scale, b_img.rows - intensity), cv::Point((i + ) * scale - , b_img.rows - ), cv::Scalar(,  ,), );
    }
    for(int i = ; i < ; i ++)
    {
        int intensity = cvRound(hist_g[i] * g_img.rows / max_g);
        cv::rectangle(g_img, cv::Point(i * scale, g_img.rows - intensity), cv::Point((i + ) * scale - , g_img.rows - ), cv::Scalar(, , ), );
    }
    for(int i = ; i < ; i ++)
    {
        int intensity = cvRound(hist_r[i] * r_img.rows / max_r);
        cv::rectangle(r_img, cv::Point(i * scale, r_img.rows - intensity), cv::Point((i + ) * scale - , r_img.rows - ), cv::Scalar(, , ), );
    }  

    std::vector<cv::Mat> imgs;
    imgs.push_back(b_img);
    imgs.push_back(g_img);
    imgs.push_back(r_img);

    return imgs;
}

main.cpp：

#include <opencv2\opencv.hpp>

#include <iostream>
#include <string>

#include "histogram.h"

using namespace std;

int main()
{
    cv::Mat image = cv::imread("animal.jpg");
    cv::imshow("image", image);

    Histogram h;
    std::vector<cv::Mat> imgs = h.getHistogramImage(image);

    cv::namedWindow("B");
    cv::imshow("B", imgs[]);
    cv::namedWindow("G");
    cv::imshow("G", imgs[]);
    cv::namedWindow("R");
    cv::imshow("R", imgs[]);  

    cv::waitKey();

    return ;
}

运行结果：

参考资料：

http://blog.csdn.net/ljbkiss/article/details/7420429