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1、基本直方图计算
// 灰度图直方图
cv::Mat calculateGrayscaleHistogram(const cv::Mat image) {cv::Mat histogram;int histSize 256; // 灰度级别float range[] {0, 256};const float* histRange …【欢迎关注编码小哥学习更多实用的编程方法和技巧】
1、基本直方图计算
// 灰度图直方图
cv::Mat calculateGrayscaleHistogram(const cv::Mat image) {cv::Mat histogram;int histSize 256; // 灰度级别float range[] {0, 256};const float* histRange {range};cv::calcHist(image, // 输入图像1, // 图像数量0, // 通道索引cv::Mat(), // 掩膜histogram, // 输出直方图1, // 直方图维度histSize, // 直方图大小histRange // 像素值范围);return histogram;
}// 彩色图直方图
std::vectorcv::Mat calculateColorHistogram(const cv::Mat image) {std::vectorcv::Mat histograms(3);int histSize 256;float range[] {0, 256};const float* histRange {range};// 分离通道std::vectorcv::Mat channels;cv::split(image, channels);// 计算每个通道直方图for (int i 0; i 3; i) {cv::calcHist(channels[i], // 输入通道1, // 图像数量0, // 通道索引cv::Mat(), // 掩膜histograms[i], // 输出直方图1, // 直方图维度histSize, // 直方图大小histRange // 像素值范围);}return histograms;
} 2、直方图可视化
class HistogramVisualizer {
public:// 绘制直方图static cv::Mat drawHistogram(const cv::Mat histogram, int height 400) {// 归一化直方图cv::Mat normalizedHist;cv::normalize(histogram, normalizedHist, 0, height, cv::NORM_MINMAX);// 创建绘图画布int width 512;cv::Mat histImage(height, width, CV_8UC3, cv::Scalar(255, 255, 255));// 绘制直方图int binWidth cvRound((double)width / histogram.rows);for (int i 1; i histogram.rows; i) {cv::line(histImage, cv::Point(binWidth * (i - 1), height - cvRound(normalizedHist.atfloat(i - 1))),cv::Point(binWidth * i, height - cvRound(normalizedHist.atfloat(i))),cv::Scalar(0, 0, 0), 2);}return histImage;}// 绘制彩色直方图static cv::Mat drawColorHistogram(const std::vectorcv::Mat histograms) {int height 400;int width 512;cv::Mat histImage(height, width, CV_8UC3, cv::Scalar(255, 255, 255));std::vectorcv::Scalar colors {cv::Scalar(255, 0, 0), // 蓝色cv::Scalar(0, 255, 0), // 绿色cv::Scalar(0, 0, 255) // 红色};// 归一化直方图std::vectorcv::Mat normalizedHists(3);for (int i 0; i 3; i) {cv::normalize(histograms[i], normalizedHists[i], 0, height, cv::NORM_MINMAX);}// 绘制直方图int binWidth cvRound((double)width / histograms[0].rows);for (int i 1; i histograms[0].rows; i) {for (int channel 0; channel 3; channel) {cv::line(histImage, cv::Point(binWidth * (i - 1), height - cvRound(normalizedHists[channel].atfloat(i - 1))),cv::Point(binWidth * i, height - cvRound(normalizedHists[channel].atfloat(i))),colors[channel], 2);}}return histImage;}
};
3、直方图均衡化
class HistogramEqualizer {
public:// 灰度图均衡化static cv::Mat equalizeGrayscaleImage(const cv::Mat image) {cv::Mat equalizedImage;cv::equalizeHist(image, equalizedImage);return equalizedImage;}// 彩色图均衡化static cv::Mat equalizeColorImage(const cv::Mat image) {// 转换到YUV空间cv::Mat yuvImage;cv::cvtColor(image, yuvImage, cv::COLOR_BGR2YUV);// 分离通道std::vectorcv::Mat channels;cv::split(yuvImage, channels);// 仅均衡化亮度通道cv::equalizeHist(channels[0], channels[0]);// 合并通道cv::merge(channels, yuvImage);// 转换回BGRcv::Mat equalizedImage;cv::cvtColor(yuvImage, equalizedImage, cv::COLOR_YUV2BGR);return equalizedImage;}// 自适应直方图均衡化(CLAHE)static cv::Mat adaptiveHistogramEqualization(const cv::Mat image, double clipLimit 2.0) {cv::Mat yuvImage;cv::cvtColor(image, yuvImage, cv::COLOR_BGR2YUV);std::vectorcv::Mat channels;cv::split(yuvImage, channels);// 创建CLAHE对象cv::Ptrcv::CLAHE clahe cv::createCLAHE(clipLimit, cv::Size(8, 8));clahe-apply(channels[0], channels[0]);cv::merge(channels, yuvImage);cv::Mat equalizedImage;cv::cvtColor(yuvImage, equalizedImage, cv::COLOR_YUV2BGR);return equalizedImage;}
}; 4、直方图比较
class HistogramComparator {
public:// 直方图比较方法enum CompareMethod {CORRELATION cv::HISTCMP_CORREL,CHI_SQUARE cv::HISTCMP_CHISQR,INTERSECTION cv::HISTCMP_INTERSECT,BHATTACHARYYA cv::HISTCMP_BHATTACHARYYA};// 比较两个直方图static double compareHistograms(const cv::Mat hist1, const cv::Mat hist2, CompareMethod method CORRELATION) {return cv::compareHist(hist1 , hist2, method);}
};// 使用示例
cv::Mat image1 cv::imread(image1.jpg, cv::IMREAD_GRAYSCALE);
cv::Mat image2 cv::imread(image2.jpg, cv::IMREAD_GRAYSCALE);cv::Mat hist1 calculateGrayscaleHistogram(image1);
cv::Mat hist2 calculateGrayscaleHistogram(image2);double similarity HistogramComparator::compareHistograms(hist1, hist2, HistogramComparator::CORRELATION);
std::cout Histogram similarity: similarity std::endl; cpp
// 重新合并通道
cv::Mat processedImage;
cv::merge(channels, processedImage);
return processedImage;
}// 使用示例
cv::Mat inputImage cv::imread(input.jpg);
cv::Mat outputImage processImageChannels(inputImage);// 显示结果
cv::imshow(Processed Image, outputImage);
cv::waitKey(0);
cv::destroyAllWindows();cpp
// 重新合并通道
cv::Mat processedImage;
cv::merge(channels, processedImage);
return processedImage;
}// 使用示例
cv::Mat inputImage cv::imread(input.jpg);
cv::Mat outputImage processImageChannels(inputImage);// 显示结果
cv::imshow(Processed Image, outputImage);
cv::waitKey(0);
cv::destroyAllWindows();
}
