一.简介

在一个单通道的灰度图像中,每个像素的值介于0(黑色)~255(白色)之间,灰色图像的直方图有256个条目(或称为容器)

二.灰度直方图

图像由像素点构成,灰度直方图用来描述图像中各个灰度级的像素个数(该灰度级像素出现的频率),灰度直方图的横坐标表示灰度级,纵坐标表示图像中该灰度级出现的次数(频率)

对于灰度图像,其灰度阶256级变换范围为0~256

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)

#include 
     
      int main(){    // 图像源获取及判断    cv::Mat Image,ImageGray;    Image = cv::imread("a.jpg");    if (Image.empty())        return -1;    cv::imshow("Image", Image);    // 转换为灰度图像    cv::cvtColor(Image, ImageGray, CV_BGR2GRAY);    // 定义直方图参数    const int channels[1] = {
   0};    const int histSize[1] = {
   256};    float pranges[2] = {
   0, 255};    const float* ranges[1] = {pranges};    cv::MatND hist;    // 计算直方图    cv::calcHist(&ImageGray, 1, channels, cv::Mat(), hist, 1, histSize, ranges);    // 初始化画布参数    int hist_w = 500;    int hist_h = 500;    int nHistSize = 255;    // 区间    int bin_w = cvRound((double)hist_w / nHistSize);    cv::Mat histImage(hist_w, hist_h, CV_8UC3, cv::Scalar(0, 0, 0));    // 将直方图归一化    normalize(hist, hist, 0, histImage.rows, cv::NORM_MINMAX, -1, cv::Mat());    // 在直方图画布上画出直方图    for (int i = 1; i < nHistSize; i++)    {        line(histImage,             cv::Point(bin_w * (i - 1),hist_h - cvRound(hist.at
      
       (i-1)) ),            cv::Point(bin_w * (i), hist_h - cvRound(hist.at
       
        (i))),            cv::Scalar(0, 0, 255),            2,            8,            0);    }    // 显示直方图    cv::imshow("histImage", histImage);    cv::waitKey(0);    return 0;}