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opencv_ex24-圖像放大pyrUp、將一張RGB的圖片拆成三張單元色的的圖split、直方圖計算calcHist、如果圖形很大那麼直方圖的點數很多這時就要把值歸一化normalize、四捨五入相關函數 GITHUB: https://github.com/jash-git/CPP_opencv249_ex     OpenCV計算直方圖         OpenCV的calcHist()函式可得到一個影像的直方圖，為了使用上的彈性，參數有點複雜。         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)         images：輸入圖，可以一個或多個圖，深度必須為CV_8U或CV_32F，可為任意通道數，但是每張圖的尺寸和深度必須相同。         nimages：有幾張輸入圖。         channels：直方圖通道清單。         mask：可有可無的遮罩。         hist：輸出的直方圖         dims：直方圖維度，必須為正數且不能超過CV_MAX_DIMS(目前為32)，假設為灰階圖的直方圖，每個像素只有強度資料，此時維度為1。         histSize：直方圖橫軸(也稱bin)數目。         ranges：直方圖的強度範圍，以8位元無負號的影像，就是[0,255]。         uniform：各維度取值是否一致。         accumulate：如果設定為true的話，在呼叫calcHist()這函式的時候，hist的內容不會被清掉，方便我們做多次的直方圖計算的累加。     歸一化函式         normalize(src, dst, alpha, beta, norm_type, dtype, mask)         src-輸入陣列。         dst-與SRC大小相同的輸出陣列。         α-範數值在範圍歸一化的情況下歸一化到較低的範圍邊界。         β-上限範圍在範圍歸一化的情況下；它不用於範數歸一化。         正規化-規範化型別（見下面的細節）。             NORM_MINMAX: 陣列的數值被平移或縮放到一個指定的範圍，線性歸一化。             NORM_INF: 歸一化陣列的（切比雪夫距離）L∞範數(絕對值的最大值)             NORM_L1:  歸一化陣列的（曼哈頓距離）L1-範數(絕對值的和)             NORM_L2: 歸一化陣列的(歐幾里德距離)L2-範數         dType——當輸出為負時，輸出陣列具有與SRC相同的型別；否則，它具有與SRC相同的通道數和深度＝CVH-MatthAsHead（DyType）。     四捨五入相關函數         cvRound()：返回跟參數最接近的整數值，即四捨五入；         cvFloor()：返回不大於參數的最大整數值，即向下取整；         cvCeil()：返回不小於參數的最小整數值，即向上取整； #include #include #include #include #include #include #include #if defined(WIN32) #define TIMEB _timeb #define ftime _ftime typedef __int64 TIME_T; #else #define TIMEB timeb typedef long long TIME_T; #endif using namespace cv; using namespace std; Mat src;//input image void Pause() { printf("Press Enter key to continue..."); fgetc(stdin); } int main() { Mat input; input = imread("Lena_original.jpg"); if (!input.data) { printf("could not load image...\n"); } else { //放大 pyrUp(input, src, Size(input.cols*2, input.rows*2)); imshow("Lena_original", src); namedWindow("histogram", CV_WINDOW_AUTOSIZE); // 分通道显示 vector bgr_planes; /* split 函数 用于将一幅多通道的图像的各个通道分离。 这个函数的原型如下： void split(const Mat& src, vector >& mv) */ split(src, bgr_planes); // 计算直方图 int histSize = 256;//灰階度0~255 float range[] = { 0, 256 }; const float *histRanges = { range }; Mat b_hist, g_hist, r_hist; /* OpenCV計算直方圖 OpenCV的calcHist()函式可得到一個影像的直方圖，為了使用上的彈性，參數有點複雜。 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) images：輸入圖，可以一個或多個圖，深度必須為CV_8U或CV_32F，可為任意通道數，但是每張圖的尺寸和深度必須相同。 nimages：有幾張輸入圖。 channels：直方圖通道清單。 mask：可有可無的遮罩。 hist：輸出的直方圖 dims：直方圖維度，必須為正數且不能超過CV_MAX_DIMS(目前為32)，假設為灰階圖的直方圖，每個像素只有強度資料，此時維度為1。 histSize：直方圖橫軸(也稱bin)數目。 ranges：直方圖的強度範圍，以8位元無負號的影像，就是[0,255]。 uniform：各維度取值是否一致。 accumulate：如果設定為true的話，在呼叫calcHist()這函式的時候，hist的內容不會被清掉，方便我們做多次的直方圖計算的累加。 */ calcHist(&bgr_planes[0], 1, 0, Mat(), b_hist, 1, &histSize, &histRanges, true, false); calcHist(&bgr_planes[1], 1, 0, Mat(), g_hist, 1, &histSize, &histRanges, true, false); calcHist(&bgr_planes[2], 1, 0, Mat(), r_hist, 1, &histSize, &histRanges, true, false); // 归一化 int hist_h = 400; int hist_w = 512; int bin_w = hist_w / histSize; Mat histImage(hist_w, hist_h, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 0));//建立空白畫布 /* 歸一化函式 normalize(src, dst, alpha, beta, norm_type, dtype, mask) src-輸入陣列。 dst-與SRC大小相同的輸出陣列。 α-範數值在範圍歸一化的情況下歸一化到較低的範圍邊界。 β-上限範圍在範圍歸一化的情況下；它不用於範數歸一化。 正規化-規範化型別（見下面的細節）。 NORM_MINMAX: 陣列的數值被平移或縮放到一個指定的範圍，線性歸一化。 NORM_INF: 歸一化陣列的（切比雪夫距離）L∞範數(絕對值的最大值) NORM_L1: 歸一化陣列的（曼哈頓距離）L1-範數(絕對值的和) NORM_L2: 歸一化陣列的(歐幾里德距離)L2-範數 dType——當輸出為負時，輸出陣列具有與SRC相同的型別；否則，它具有與SRC相同的通道數和深度＝CVH-MatthAsHead（DyType）。 */ //否則像素太多會爆掉 normalize(b_hist, b_hist, 0, hist_h, NORM_MINMAX, -1, Mat()); normalize(g_hist, g_hist, 0, hist_h, NORM_MINMAX, -1, Mat()); normalize(r_hist, r_hist, 0, hist_h, NORM_MINMAX, -1, Mat()); // render histogram chart /* 功能：cvRound(), cvFloor(), cvCeil()函數講解。 函數cvRound，cvFloor，cvCeil 都是用一種舍入的方法將輸入浮點數轉換成整數： cvRound()：返回跟參數最接近的整數值，即四捨五入； cvFloor()：返回不大於參數的最大整數值，即向下取整； cvCeil()：返回不小於參數的最小整數值，即向上取整； */ for (int i = 1; i < histSize; i++) { line(histImage, Point((i - 1)*bin_w, hist_h - cvRound(b_hist.at(i - 1))), Point((i)*bin_w, hist_h - cvRound(b_hist.at(i))), Scalar(255, 0, 0), 2, CV_AA); line(histImage, Point((i - 1)*bin_w, hist_h - cvRound(g_hist.at(i - 1))), Point((i)*bin_w, hist_h - cvRound(g_hist.at(i))), Scalar(0, 255, 0), 2, CV_AA); line(histImage, Point((i - 1)*bin_w, hist_h - cvRound(r_hist.at(i - 1))), Point((i)*bin_w, hist_h - cvRound(r_hist.at(i))), Scalar(0, 0, 255), 2, CV_AA); } imshow("histogram", histImage); } waitKey(0); Pause(); return 0; }