opencv学习_6 (灰度直方图)
灰度直方图
这次我从最基本的直方图讲起，一维直方图，至于二维等高维直方图，仅作为了解，后面有时间另开blog详解。
1：首先我们给出一幅图
其中的数据假设对应一副灰度图片的灰度值，则直方图的作用就是画出在bin范围内取值的个数，如图左边的直方图---相当于我们word中的柱状图。
2：在opencv中直方图的结构为:
typedef struct CvHistogram
{
int type; // 不用管
CvArr* bins;存放直方图在每一维上直方柱的具体数据，由于存在多维直方图。如果是一维直方图，那么bins就是一个一维的矩阵；如果是二维直方图，那么bins就是一个二维的矩阵，等等。
float thresh[CV_MAX_DIM][2]; /* 直方柱的划分 是统一划分的，即均等划分的 */
float** thresh2; /*不均等划分，可以自动设定每一个直方柱的取值范围。之所以是二级指针，每一个柱的取值范围用一级指针表示，又存在多个直方柱，所以需要二级指针才能表示。每一个不在指定范围的值，会被忽略掉。*/
CvMatND mat; /* 存放直方图的数据 */
}
3：直方图的创建:
CvHistogram* cvCreateHist( int dims, int* sizes, int type, float** ranges=NULL, int uniform=1);
其中:
dims：表示直方图的维度
sizes：每一维上直方柱(bin)的数据 ----- 创建多大的矩阵 如一维则size[0] =256
二维:则size[0]=256，size[1] = 256;;
type ---- 创建一个什么样的矩阵
直方图存储数据的方式:
CV_HIST_ARRAY意味着直方图数据表示为多维密集数组CvMatND;
CV_HIST_TREE 意味着直方图数据表示为多维稀疏数组CvSparseMat.---- 大于0才开设相应的空间存储它<高维的必选它>
Ranges:
直方图在每一维度上的范围。
如果是一维则代码为:
Floatrange[] = {0,255};
Float*ranges[]={range};
如果是二维则代码为:
Floatb_range[] = {0,255};
Floatg_range[] ={0,255};
Float*ranges[] = {b_range, g_range};
uniform
该值为0时，表示bin的范围是程序员自由设定的。当该值为非零时，表示bin的划分，是均等划分。
4：创建一个直方图后，避免里面存在一些随机值，我们可以将其清除cvClearHist
代码: cvClearHist(hist);
5：计算图像的直方图 cvCalcHist
代码:cvCalcHist(&imgBlue, hist, 0, 0);
6：将得到的直方图画出来: 其中用到了函数 cvGetMinMaxHistVaule, cvQueryHistValue_1D, cvFillConvexPoly.
作者：小村长 出处：http://blog.csdn.net/lu597203933 欢迎转载或分享，但请务必声明文章出处。 （新浪微博：小村长zack, 欢迎交流！）
