Opencv绘制HSV颜色直方图_opencv hsv 直方图

作者：代码世界探险家 | 2024-01-30 13:38:15

踩

opencv hsv 直方图

一. 使用Opencv绘制HSV颜色直方图

所用的函数

cvCvtColor

可在：使用Opencv将RGB颜色空间转换到HSV颜色空间/灰度图文章中查找相关介绍

所使用的结构体：

CvHistogram

以及函数：

cvCalcHist

CvCreateHist

cvGetMinMaxHistValue

cvConvertScale

cvReleaseHist

可在：使用Opencv绘制灰度直方图/对比文章中查找对应的函数介绍

1. 开始编写代码

准备一张实验图

如有需要，自行保存到本地，JPG格式！

1.1 打开测试图

1.2 创建三个用来分别绘制H，S，V的直方图


//打开测试图  
	IplImage * image = cvLoadImage("D:\\2.jpg", 1);           //将本地测试图导入到程序堆中  
	if (image == NULL){                                     //判断是否打开成功  
		printf("错误：无法打开该图像，图像文件路径不正确！");
		return -1;
	}

1.3 RGB颜色空间到HSV颜色空间转换


//创建一张空白图像用于存储转换成HSV颜色空间后的图像  
	IplImage *image1 = cvCreateImage(cvSize(image->width, image->height), image->depth, image->nChannels);  //注意图像必须和输入图像的size，颜色位深度，通道一致  
	cvZero(image1); //清空image_data数据  
 
	//颜色空间转换  
	cvCvtColor(image, image1, CV_BGR2HSV);//CV_BGR2HSV

1.4 创建存储HSV通道图像


//创建存储HSV通道图像  
	IplImage *image_h = cvCreateImage(cvGetSize(image), IPL_DEPTH_8U, 1);//注意，必须是单通道图像  
	IplImage *image_s = cvCreateImage(cvGetSize(image), IPL_DEPTH_8U, 1);//注意，必须是单通道图像  
	IplImage *image_v = cvCreateImage(cvGetSize(image), IPL_DEPTH_8U, 1);//注意，必须是单通道图像

1.5 分离通道


//分离通道  
	cvSplit(image, image_h, image_s, image_v, NULL); //注意Opencv中hsv没有顺序问题

1.6 创建通道直方图


//创建H通道的直方图  
	int arr_size_h = 255;                 //定义一个变量用于表示直方图行宽  
	float hranges_arr_h[] = { 0, 180 };       //图像方块范围数组  
	float *phranges_arr_h = hranges_arr_h;      //cvCreateHist参数是一个二级指针，所以要用指针指向数组然后传参  
	CvHistogram *hist_h = cvCreateHist(1, &arr_size_h, CV_HIST_ARRAY, &phranges_arr_h, 1);    //创建一个一维的直方图，行宽为255，多维密集数组，方块范围为0-180，bin均化 
 
	//创建S通道的直方图  
	int arr_size_s = 255;                 //定义一个变量用于表示直方图行宽  
	float hranges_arr_s[] = { 0, 255 };       //图像方块范围数组  
	float *phranges_arr_s = hranges_arr_s;      //cvCreateHist参数是一个二级指针，所以要用指针指向数组然后传参  
	CvHistogram *hist_s = cvCreateHist(1, &arr_size_s, CV_HIST_ARRAY, &phranges_arr_s, 1);    //创建一个一维的直方图，行宽为255，多维密集数组，方块范围为0-255，bin均化 
 
	//创建V通道的直方图  
	int arr_size_v = 255;                 //定义一个变量用于表示直方图行宽  
	float hranges_arr_v[] = { 0, 255 };       //图像方块范围数组  
	float *phranges_arr_v = hranges_arr_v;      //cvCreateHist参数是一个二级指针，所以要用指针指向数组然后传参  
	CvHistogram *hist_v = cvCreateHist(1, &arr_size_v, CV_HIST_ARRAY, &phranges_arr_v, 1);    //创建一个一维的直方图，行宽为255，多维密集数组，方块范围为0-255，bin均化

1.7 计算通道直方图大小


//计算H通道的直方图大小
	cvCalcHist(&image_h, hist_h, 0, 0);
 
	//计算S通道的直方图大小
	cvCalcHist(&image_s, hist_s, 0, 0);
 
	//计算V通道的直方图大小
	cvCalcHist(&image_v, hist_v, 0, 0);

1.8 直方图缩小


//H通道的直方图缩小
	float max_val_h;  //用于存储获取到的最大值
	cvGetMinMaxHistValue(hist_h, 0, &max_val_h, 0, 0); //获取直方图最大值  
	cvConvertScale(hist_h->bins, hist_h->bins, max_val_h ? 180 / max_val_h : 0., 0);  //按比例缩小直方图  
 
	//S通道的直方图缩小
	float max_val_s;  //用于存储获取到的最大值
	cvGetMinMaxHistValue(hist_s, 0, &max_val_s, 0, 0); //获取直方图最大值  
	cvConvertScale(hist_s->bins, hist_s->bins, max_val_s ? 255 / max_val_s : 0., 0);  //按比例缩小直方图  
 
	//V通道的直方图缩小
	float max_val_v;  //用于存储获取到的最大值
	cvGetMinMaxHistValue(hist_v, 0, &max_val_v, 0, 0); //获取直方图最大值  
	cvConvertScale(hist_v->bins, hist_v->bins, max_val_v ? 255 / max_val_v : 0., 0);  //按比例缩小直方图

1.9 绘制直方图


//创建一个空白图像用于绘制直方图  
	IplImage *histimg = cvCreateImage(cvSize(320, 200), 8, 3);
	cvZero(histimg);    //清空histimag-imagedata数据  
 
	//开始绘制H通道的直方图  
	int bin_h;
	bin_h = histimg->width / arr_size_h; //得到开始绘制点位置  
 
	for (int i = 0; i < arr_size_h; i++)
	{
		double val = (cvGetReal1D(hist_h->bins, i)*histimg->height / 360);//获取矩阵元素值，并转换为对应高度  
		CvScalar color = CV_RGB(255, 0, 0);                                              
		cvRectangle(histimg, cvPoint(i*bin_h, histimg->height), cvPoint((i + 1)*bin_h, (int)(histimg->height - val)), color, 1, 8, 0);
	}
 
	//创建一个空白图像用于绘制直方图  
	IplImage *sistimg = cvCreateImage(cvSize(320, 200), 8, 3);
	cvZero(sistimg);    //清空histimag-imagedata数据  
 
	//开始绘制S通道的直方图  
	int bin_s;
	bin_s = sistimg->width / arr_size_s; //得到开始绘制点位置  
 
	for (int i = 0; i < arr_size_s; i++)
	{
		double val = (cvGetReal1D(hist_s->bins, i)*sistimg->height / 255);//获取矩阵元素值，并转换为对应高度  
		CvScalar color = CV_RGB(0, 255, 0);
		cvRectangle(sistimg, cvPoint(i*bin_s, sistimg->height), cvPoint((i + 1)*bin_s, (int)(sistimg->height - val)), color, 1, 8, 0);
	}
 
	//创建一个空白图像用于绘制直方图  
	IplImage *vistimg = cvCreateImage(cvSize(320, 200), 8, 3);
	cvZero(vistimg);    //清空histimag-imagedata数据 
 
	//开始绘制V通道的直方图  
	int bin_v;
	bin_v = vistimg->width / arr_size_v; //得到开始绘制点位置  
 
	for (int i = 0; i < arr_size_v; i++)
	{
		double val = (cvGetReal1D(hist_v->bins, i)*vistimg->height / 255);//获取矩阵元素值，并转换为对应高度  
		CvScalar color = CV_RGB(0, 0, 255);
		cvRectangle(vistimg, cvPoint(i*bin_v, vistimg->height), cvPoint((i + 1)*bin_v, (int)(vistimg->height - val)), color, 1, 8, 0);
	}

2.0 显示图像


//显示图像
	cvNamedWindow("image_hsv",0);
	cvNamedWindow("H",0);
	cvNamedWindow("S",0);
	cvNamedWindow("V",0);
	cvShowImage("image_hsv", image1);
	cvShowImage("H", histimg);
	cvShowImage("S", sistimg);
	cvShowImage("V", vistimg);
	cvWaitKey(0);//message

运行结果：

完整代码：


//打开测试图  
	IplImage * image = cvLoadImage("D:\\3.jpg", 1);           //将本地测试图导入到程序堆中  
	if (image == NULL){                                     //判断是否打开成功  
		printf("错误：无法打开该图像，图像文件路径不正确！");
		return -1;
	}
	//RGB颜色空间到HSV颜色空间
	//创建一张空白图像用于存储转换成HSV颜色空间后的图像  
	IplImage *image1 = cvCreateImage(cvSize(image->width, image->height), image->depth, image->nChannels);  //注意图像必须和输入图像的size，颜色位深度，通道一致  
	cvZero(image1); //清空image_data数据  
 
	//颜色空间转换  
	cvCvtColor(image, image1, CV_BGR2HSV);//CV_BGR2HSV 
 
	//创建存储HSV通道图像  
	IplImage *image_h = cvCreateImage(cvGetSize(image), IPL_DEPTH_8U, 1);//注意，必须是单通道图像  
	IplImage *image_s = cvCreateImage(cvGetSize(image), IPL_DEPTH_8U, 1);//注意，必须是单通道图像  
	IplImage *image_v = cvCreateImage(cvGetSize(image), IPL_DEPTH_8U, 1);//注意，必须是单通道图像  
 
	//分离通道  
	cvSplit(image, image_h, image_s, image_v, NULL); //注意Opencv中hsv没有顺序问题
 
	//创建H通道的直方图  
	int arr_size_h = 255;                 //定义一个变量用于表示直方图行宽  
	float hranges_arr_h[] = { 0, 180 };       //图像方块范围数组  
	float *phranges_arr_h = hranges_arr_h;      //cvCreateHist参数是一个二级指针，所以要用指针指向数组然后传参  
	CvHistogram *hist_h = cvCreateHist(1, &arr_size_h, CV_HIST_ARRAY, &phranges_arr_h, 1);    //创建一个一维的直方图，行宽为255，多维密集数组，方块范围为0-180，bin均化 
 
	//创建S通道的直方图  
	int arr_size_s = 255;                 //定义一个变量用于表示直方图行宽  
	float hranges_arr_s[] = { 0, 255 };       //图像方块范围数组  
	float *phranges_arr_s = hranges_arr_s;      //cvCreateHist参数是一个二级指针，所以要用指针指向数组然后传参  
	CvHistogram *hist_s = cvCreateHist(1, &arr_size_s, CV_HIST_ARRAY, &phranges_arr_s, 1);    //创建一个一维的直方图，行宽为255，多维密集数组，方块范围为0-255，bin均化 
 
	//创建V通道的直方图  
	int arr_size_v = 255;                 //定义一个变量用于表示直方图行宽  
	float hranges_arr_v[] = { 0, 255 };       //图像方块范围数组  
	float *phranges_arr_v = hranges_arr_v;      //cvCreateHist参数是一个二级指针，所以要用指针指向数组然后传参  
	CvHistogram *hist_v = cvCreateHist(1, &arr_size_v, CV_HIST_ARRAY, &phranges_arr_v, 1);    //创建一个一维的直方图，行宽为255，多维密集数组，方块范围为0-255，bin均化 
 
	//计算H通道的直方图大小
	cvCalcHist(&image_h, hist_h, 0, 0);
 
	//计算S通道的直方图大小
	cvCalcHist(&image_s, hist_s, 0, 0);
 
	//计算V通道的直方图大小
	cvCalcHist(&image_v, hist_v, 0, 0);
 
	//H通道的直方图缩小
	float max_val_h;  //用于存储获取到的最大值
	cvGetMinMaxHistValue(hist_h, 0, &max_val_h, 0, 0); //获取直方图最大值  
	cvConvertScale(hist_h->bins, hist_h->bins, max_val_h ? 180 / max_val_h : 0., 0);  //按比例缩小直方图  
 
	//S通道的直方图缩小
	float max_val_s;  //用于存储获取到的最大值
	cvGetMinMaxHistValue(hist_s, 0, &max_val_s, 0, 0); //获取直方图最大值  
	cvConvertScale(hist_s->bins, hist_s->bins, max_val_s ? 255 / max_val_s : 0., 0);  //按比例缩小直方图  
 
	//V通道的直方图缩小
	float max_val_v;  //用于存储获取到的最大值
	cvGetMinMaxHistValue(hist_v, 0, &max_val_v, 0, 0); //获取直方图最大值  
	cvConvertScale(hist_v->bins, hist_v->bins, max_val_v ? 255 / max_val_v : 0., 0);  //按比例缩小直方图  
 
	//创建一个空白图像用于绘制直方图  
	IplImage *histimg = cvCreateImage(cvSize(320, 200), 8, 3);
	cvZero(histimg);    //清空histimag-imagedata数据  
 
	//开始绘制H通道的直方图  
	int bin_h;
	bin_h = histimg->width / arr_size_h; //得到开始绘制点位置  
 
	for (int i = 0; i < arr_size_h; i++)
	{
		double val = (cvGetReal1D(hist_h->bins, i)*histimg->height / 360);//获取矩阵元素值，并转换为对应高度  
		CvScalar color = CV_RGB(255, 0, 0);                                              
		cvRectangle(histimg, cvPoint(i*bin_h, histimg->height), cvPoint((i + 1)*bin_h, (int)(histimg->height - val)), color, 1, 8, 0);
	}
 
	//创建一个空白图像用于绘制直方图  
	IplImage *sistimg = cvCreateImage(cvSize(320, 200), 8, 3);
	cvZero(sistimg);    //清空histimag-imagedata数据  
 
	//开始绘制S通道的直方图  
	int bin_s;
	bin_s = sistimg->width / arr_size_s; //得到开始绘制点位置  
 
	for (int i = 0; i < arr_size_s; i++)
	{
		double val = (cvGetReal1D(hist_s->bins, i)*sistimg->height / 255);//获取矩阵元素值，并转换为对应高度  
		CvScalar color = CV_RGB(0, 255, 0);
		cvRectangle(sistimg, cvPoint(i*bin_s, sistimg->height), cvPoint((i + 1)*bin_s, (int)(sistimg->height - val)), color, 1, 8, 0);
	}
 
	//创建一个空白图像用于绘制直方图  
	IplImage *vistimg = cvCreateImage(cvSize(320, 200), 8, 3);
	cvZero(vistimg);    //清空histimag-imagedata数据 
 
	//开始绘制V通道的直方图  
	int bin_v;
	bin_v = vistimg->width / arr_size_v; //得到开始绘制点位置  
 
	for (int i = 0; i < arr_size_v; i++)
	{
		double val = (cvGetReal1D(hist_v->bins, i)*vistimg->height / 255);//获取矩阵元素值，并转换为对应高度  
		CvScalar color = CV_RGB(0, 0, 255);
		cvRectangle(vistimg, cvPoint(i*bin_v, vistimg->height), cvPoint((i + 1)*bin_v, (int)(vistimg->height - val)), color, 1, 8, 0);
	}
 
	//显示图像
	cvNamedWindow("image_hsv",0);
	cvNamedWindow("H",0);
	cvNamedWindow("S",0);
	cvNamedWindow("V",0);
	cvShowImage("image_hsv", image1);
	cvShowImage("H", histimg);
	cvShowImage("S", sistimg);
	cvShowImage("V", vistimg);
	cvWaitKey(0);//message

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/article/detail/46686