H-S直方图

2020-12-20

为了描述图像的特性，常常需要分析HSV色彩空间下的直方图。

要分析HSV色彩空间下的直方图，首先要将图像转换到HSV色彩空间中，然后将对应的H通道和S通道进行单元划分，最后在二维图像上生成直方图。

代码示例如下：

#include <iostream>
#include <string>
#include <cmath>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using std::sin;
using std::cos;
//使用CommandLineParser对输入的参数进行分析，获取输入的图片路径
std::string GetFileName(int argc,char* argv[])
{
    /*
    argc : the size of argv[]
    argv : the parameters of comdline
    */
    const char* key = {
    "{help h usage? || usage information}"
    "{@picture || input picture}"
    };
     cv::CommandLineParser parser(argc,argv,key);
    if (parser.has("help"))
    {
        parser.printMessage();
        exit(0);
    }
    //如果没有输入图片路径
    if (!parser.check())
    {
        parser.printErrors();
        exit(-1);
    }
    std::string fileName = parser.get<std::string>(0);
    return fileName;
}
int main(int argc,char* argv[])
{

    std::string fileName = GetFileName(argc,argv);
    cv::Mat srcImage = cv::imread(fileName);
    if (!srcImage.data)
    {
        std::cerr << "fail to load image" << std::endl;
        exit(-1);
    }
    cv::Mat hsvImage;
    cv::cvtColor(srcImage,hsvImage,cv::COLOR_BGR2HSV);
    //直方图参数
    int hbins = 30,sbins = 32;
    int histSize[] = {hbins,sbins};
    const int channels[] = {0,1};
    float hranges[] = {0,180};
    float sranges[] = {0,256};
    const float  *ranges[] = {hranges,sranges};
    cv::MatND hist;
    cv::calcHist(&hsvImage,1,channels,cv::Mat(),hist,2,histSize,ranges,true,false);
    //找到直方图中得最大值
    double maxVal = 0.0;
    cv::minMaxLoc(hist,0,&maxVal,0,0);
    int scale = 10;
    cv::Mat histImage = cv::Mat::zeros(sbins*scale,hbins * scale,CV_8UC3);
    for(int i=0;i < hbins;i++)
    {
        for(int j=0;j < sbins;j++)
        {
            float binValue = hist.at<float>(i,j);
            int intensity = cvRound(binValue*255 / maxVal);
            cv::rectangle(histImage,cv::Point(i*scale,j*scale),
                          cv::Point((i+1)*scale-1,(j+1)*scale-1),cv::Scalar::all(intensity),2,8,0);
        }
    }
    cv::imshow("H-S HIst",histImage);
    cv::imshow("srcImage",srcImage);
    cv::waitKey(0);
    cv::destroyAllWindows();
    return 0;
}