C++ OpenCV绘制简易直方图DrawHistImg

需求说明

在对图像进行处理时，经常会有这类需求：想要观察图像的直方图分布，例如灰度图中0-255区间数值的分布情况，从而可以进行后续的操作，如阈值分割二值化、直方图均衡化等等。本文设计了一个能绘制简易直方图的简单函数DrawHistImg，可以帮助大家快速掌握绘制的原理，可以根据自己的创意对其进行改善和补充。

下面介绍具体实现流程。

具体流程

1）取图像的灰度图，并遍历统计0-255各个灰度值所出现的次数。

cv::Mat src = imread("test.jpg", 0);
cv::Mat hist = cv::Mat::zeros(1, 256, CV_32FC1);
for (int i = 0; i < src.rows; ++i)
{
	for (int j = 0; j < src.cols; ++j)
	{
		hist.at<float>(0, src.at <uchar>(i, j))++;
	}
}

2）定义直方图图像histImage，并初始化一些参数。其中bins是数值最大值，即255；scale为每个灰度值所对应的直方图宽度；histHeight为直方图高度最大值，也是直方图图像的宽。

cv::Mat histImage = cv::Mat::zeros(540, 1020, CV_8UC1);
const int bins = 255;
int scale = 4;
int histHeight = 540;

3）利用minMaxLoc函数得出哪个灰度值的出现次数最高，为归一化做准备。

double maxValue;
cv::Point2i maxLoc;
cv::minMaxLoc(hist, 0, &maxValue, 0, &maxLoc);

4）遍历hist中每个灰度值，并根据其出现次数绘制直方图，height是归一化后的高度。

for (int i = 0; i < bins; i++)
{
	float binValue = (hist.at<float>(i));
	int height = cvRound(binValue * histHeight / maxValue);
	cv::rectangle(histImage, cv::Point(i * scale, histHeight),
		cv::Point((i + 1) * scale - 1, histHeight - height), cv::Scalar(255), -1);
 
}

5）函数执行完毕。

功能函数

// 绘制简易直方图
cv::Mat DrawHistImg(cv::Mat &src)
{
	cv::Mat hist = cv::Mat::zeros(1, 256, CV_32FC1);
	for (int i = 0; i < src.rows; ++i)
	{
		for (int j = 0; j < src.cols; ++j)
		{
			hist.at<float>(0, src.at <uchar>(i, j))++;
		}
	}
	cv::Mat histImage = cv::Mat::zeros(540, 1020, CV_8UC1);
	const int bins = 255;
	double maxValue;
	cv::Point2i maxLoc;
	cv::minMaxLoc(hist, 0, &maxValue, 0, &maxLoc);
	int scale = 4; 
	int histHeight = 540;
 
	for (int i = 0; i < bins; i++)
	{
		float binValue = (hist.at<float>(i));
		int height = cvRound(binValue * histHeight / maxValue);
		cv::rectangle(histImage, cv::Point(i * scale, histHeight),
			cv::Point((i + 1) * scale - 1, histHeight - height), cv::Scalar(255), -1);
 
	}
	return histImage;
}

C++测试代码

#include <iostream>
#include <time.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
 
using namespace std;
using namespace cv;
 
cv::Mat DrawHistImg(cv::Mat &hist);
 
int main()
{
	cv::Mat src = imread("test.jpg", 0);
 
	// 绘制均衡化后直方图
	cv::Mat hrI = DrawHistImg(src);
 
	imshow("original", src);
	imshow("hist", hrI);
	waitKey(0);
 
	return 0;
}
 
 
// 绘制简易直方图
cv::Mat DrawHistImg(cv::Mat &src)
{
	cv::Mat hist = cv::Mat::zeros(1, 256, CV_32FC1);
	for (int i = 0; i < src.rows; ++i)
	{
		for (int j = 0; j < src.cols; ++j)
		{
			hist.at<float>(0, src.at <uchar>(i, j))++;
		}
	}
	cv::Mat histImage = cv::Mat::zeros(540, 1020, CV_8UC1);
	const int bins = 255;
	double maxValue;
	cv::Point2i maxLoc;
	cv::minMaxLoc(hist, 0, &maxValue, 0, &maxLoc);
	int scale = 4; 
	int histHeight = 540;
 
	for (int i = 0; i < bins; i++)
	{
		float binValue = (hist.at<float>(i));
		int height = cvRound(binValue * histHeight / maxValue);
		cv::rectangle(histImage, cv::Point(i * scale, histHeight),
			cv::Point((i + 1) * scale - 1, histHeight - height), cv::Scalar(255), -1);
 
	}
	return histImage;
}

测试效果

图1 原图

图2 灰度图

图3 直方图

如果函数有什么可以改进完善的地方，非常欢迎大家指出，一同进步何乐而不为呢~

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