calchist函数需要包含头文件

#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

函数声明(三个重载 calchist函数):

//! computes the joint dense histogram for a set of images.
CV_EXPORTS 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 ); //! computes the joint sparse histogram for a set of images.
CV_EXPORTS void calcHist( const Mat* images, int nimages,
const int* channels, InputArray mask,
SparseMat& hist, int dims,
const int* histSize, const float** ranges,
bool uniform=true, bool accumulate=false ); CV_EXPORTS_W void calcHist( InputArrayOfArrays images,
const vector<int>& channels,
InputArray mask, OutputArray hist,
const vector<int>& histSize,
const vector<float>& ranges,
bool accumulate=false );

官方文档:

The functions calcHist calculate the histogram of one or more arrays. The elements of a tuple used to increment a histogram bin are taken from the corresponding input arrays at the same location. The sample below shows how to compute a 2D Hue-Saturation histogram for a color image.

Parameters:
  • images – Source arrays. They all should have the same depth, CV_8U or CV_32F , and the same size. Each of them can have an arbitrary number of channels.
  • nimages – Number of source images.
  • channels – List of the dims channels used to compute the histogram. The first array channels are numerated from 0 to images[0].channels()-1 , the second array channels are counted from images[0].channels() to images[0].channels() + images[1].channels()-1, and so on.
  • mask – Optional mask. If the matrix is not empty, it must be an 8-bit array of the same size as images[i] . The non-zero mask elements mark the array elements counted in the histogram.
  • hist – Output histogram, which is a dense or sparse dims -dimensional array.
  • dims – Histogram dimensionality that must be positive and not greater than CV_MAX_DIMS (equal to 32 in the current OpenCV version).
  • histSize – Array of histogram sizes in each dimension.
  • ranges – Array of the dims arrays of the histogram bin boundaries in each dimension. When the histogram is uniform ( uniform =true), then for each dimension i it is enough to specify the lower (inclusive) boundary  of the 0-th histogram bin and the upper (exclusive) boundary  for the last histogram bin histSize[i]-1 . That is, in case of a uniform histogram each of ranges[i] is an array of 2 elements. When the histogram is not uniform ( uniform=false ), then each of ranges[i] contains histSize[i]+1 elements: . The array elements, that are not between  and  , are not counted in the histogram.
  • uniform – Flag indicating whether the histogram is uniform or not (see above).
  • accumulate – Accumulation flag. If it is set, the histogram is not cleared in the beginning when it is allocated. This feature enables you to compute a single histogram from several sets of arrays, or to update the histogram in time.

释义:

images:源图像矩阵(可以多个,但必须满足一定条件:同等深度,同等大小,同种数据类型:CV_8U或CV_32F,通道数不需要一致)

nimages:源图像个数

channels:用来计算直方图

例程:

#include <cv.h>
#include <highgui.h> using namespace cv; int main( int argc, char** argv )
{
Mat src, hsv;
if( argc != || !(src=imread(argv[], )).data )
return -; cvtColor(src, hsv, CV_BGR2HSV); // Quantize the hue to 30 levels
// and the saturation to 32 levels
int hbins = , sbins = ;
int histSize[] = {hbins, sbins};
// hue varies from 0 to 179, see cvtColor
float hranges[] = { , };
// saturation varies from 0 (black-gray-white) to
// 255 (pure spectrum color)
float sranges[] = { , };
const float* ranges[] = { hranges, sranges };
MatND hist;
// we compute the histogram from the 0-th and 1-st channels
int channels[] = {, }; calcHist( &hsv, , channels, Mat(), // do not use mask
hist, , histSize, ranges,
true, // the histogram is uniform
false );
double maxVal=;
minMaxLoc(hist, , &maxVal, , ); int scale = ;
Mat histImg = Mat::zeros(sbins*scale, hbins*, CV_8UC3); for( int h = ; h < hbins; h++ )
for( int s = ; s < sbins; s++ )
{
float binVal = hist.at<float>(h, s);
int intensity = cvRound(binVal*/maxVal);
rectangle( histImg, Point(h*scale, s*scale),
Point( (h+)*scale - , (s+)*scale - ),
Scalar::all(intensity),
CV_FILLED );
} namedWindow( "Source", );
imshow( "Source", src ); namedWindow( "H-S Histogram", );
imshow( "H-S Histogram", histImg );
waitKey();
}

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