opencv绘制二维直方图

Question

我想知道如何在 opencv c++ 中绘制 HSV Mat 的二维直方图。我当前试图显示它的代码惨遭失败。我查看了如何绘制直方图，我发现的所有这些都是将它们绘制为独立的一维直方图。

这是我当前的输出，色相箱数为 30，饱和度箱数为 32：

这是另一个输出，色相箱数为 7，饱和度箱数为 5：

我希望它看起来更像这里的结果

http://docs.opencv.org/doc/tutorials/imgproc/histograms/histogram_calculation/histogram_calculation.html

我还注意到，每当我执行 cout << Hist.size 时，它都会给我 50x50。我是否理解这只是意味着数组的第一维大小为 250？

此外，如何从最高值频率到最低值频率（反之亦然）对直方图进行排序？这是我试图解决的另一个问题。

我现在的功能如下

void Perform_Hist(Mat& MeanShift, Mat& Pyramid_Result, Mat& BackProj){  

  Mat HSV, Hist;

  int histSize[] = {hbins, sbins};
  int channels[] = {0, 1};

  float hranges[] = {0, 180};
  float sranges[] = {0, 256};

  const float* ranges[] = {hranges, sranges};

  cvtColor(MeanShift, HSV, CV_BGR2HSV);

  Mat PyrGray = Pyramid_Result.clone();

  calcHist(&HSV, 1, channels, Mat(), Hist, 2, histSize, ranges, true, false); 
  normalize(Hist, Hist, 0, 255, NORM_MINMAX, -1, Mat());  
  invert(Hist, Hist, 1);  
  calcBackProject(&PyrGray, 1, channels, Hist, BackProj, ranges, 1, true);

  double maxVal = 0; minMaxLoc(Hist, 0, &maxVal, 0, 0);

  int scale = 10;
  Mat histImage = Mat::zeros(sbins*scale, hbins*10, CV_8UC3);

  for(int i = 1; i < hbins * sbins; i++){
     line(histImage,
     Point(hbins*sbins*(i-1), sbins - cvRound(Hist.at<float>(i-1))),
     Point(hbins*sbins*(i-1), sbins - cvRound(Hist.at<float>(i))),
     Scalar(255,0,0), 2, 8, 0);
  }
  imshow (HISTOGRAM, histImage);
}

Answer 1

你的意思是这样的吗？

它是显示为 3D 图的 HSV 直方图
V被忽略到3D（否则就是4D图形...）

如果是，那么这就是如何做到的（我不使用 OpenCV，因此请根据您的需要进行调整）：

将源图像转换为 HSV
计算直方图忽略 V 值
- 无论 V 是什么，具有相同 H,S 的所有颜色都被视为单一颜色
- 您可以忽略任何其他参数，但 V 参数看起来是最佳选择
画图
- 先画颜色较深的椭圆（HSV基盘）
- 然后为每个点取相应的直方图值并绘制颜色较亮的垂直线。线条大小与直方图值成正比

这是我用的 C++ 代码：

picture pic0,pic1,pic2,zed;

int his[65536];
DWORD w;

int h,s,v,x,y,z,i,n;
double r,a;
color c;

// compute histogram (ignore v)
pic2=pic0;                      // copy input image pic0 to pic2
pic2.rgb2hsv();                 // convert to HSV
for (x=0;x<65536;x++) his[x]=0; // clear histogram
for (y=0;y<pic2.ys;y++)         // compute it
 for (x=0;x<pic2.xs;x++)
    {
    c=pic2.p[y][x];
    h=c.db[picture::_h];
    s=c.db[picture::_s];
    w=h+(s<<8);                 // form 16 bit number from 24bit HSV color
    his[w]++;                   // update color usage count ...
    }
for (n=0,x=0;x<65536;x++) if (n<his[x]) n=his[x];   // max probability

// draw the colored HSV base plane and histogram
zed =pic1; zed .clear(999); // zed buffer for 3D
           pic1.clear(0);   // image of histogram
for (h=0;h<255;h++)
 for (s=0;s<255;s++)
    {
    c.db[picture::_h]=h;
    c.db[picture::_s]=s;
    c.db[picture::_v]=100;      // HSV base darker
    c.db[picture::_a]=0;
    x=pic1.xs>>1;               // HSV base disc position centers on the bottom
    y=pic1.ys-100;
    a=2.0*M_PI*double(h)/256.0; // disc -> x,y
    r=double(s)/256.0;
    x+=120.0*r*cos(a);          // elipse for 3D ilusion
    y+= 50.0*r*sin(a);
    z=-y;
    if (zed.p[y][x].dd>=z){ pic1.p[y][x]=c; zed.p[y][x].dd=z; } x++;
    if (zed.p[y][x].dd>=z){ pic1.p[y][x]=c; zed.p[y][x].dd=z; } y++;
    if (zed.p[y][x].dd>=z){ pic1.p[y][x]=c; zed.p[y][x].dd=z; } x--;
    if (zed.p[y][x].dd>=z){ pic1.p[y][x]=c; zed.p[y][x].dd=z; } y--;

    w=h+(s<<8);                 // get histogram index for this color
    i=((pic1.ys-150)*his[w])/n;
    c.db[picture::_v]=255;      // histogram brighter
    for (;(i>0)&&(y>0);i--,y--)
        {
        if (zed.p[y][x].dd>=z){ pic1.p[y][x]=c; zed.p[y][x].dd=z; } x++;
        if (zed.p[y][x].dd>=z){ pic1.p[y][x]=c; zed.p[y][x].dd=z; } y++;
        if (zed.p[y][x].dd>=z){ pic1.p[y][x]=c; zed.p[y][x].dd=z; } x--;
        if (zed.p[y][x].dd>=z){ pic1.p[y][x]=c; zed.p[y][x].dd=z; } y--;
        }
    }
pic1.hsv2rgb();                 // convert to RGB to see correct colors

输入图像为pic0（玫瑰），输出图像为pic1（直方图）
pic2 是 pic0 转换为 HSV 用于直方图计算
zed 是用于 3D 显示的 Zed 缓冲区，避免 Z 排序 ...

我使用自己的图片 class 作为图片，所以一些成员是：

xs,ys 图像大小（以像素为单位）
p[y][x].dd 是 (x,y) 位置的像素为 32 位整数类型
clear(color) - 清除整个图像
resize(xs,ys) - 将图像调整为新分辨率
rgb2hsv() 和 hsv2rgb() ...猜猜它的作用:)

[edit1] 你的二维直方图

您似乎已将颜色编码到二维数组中。一轴是 H，第二轴是 S。所以你需要从数组地址计算 H,S 值。如果它是线性的，那么 HSV[i][j]:

H=h0+(h1-h0)*i/maxi
S=s0+(s1-s0)*j/maxj
或i,j反转
h0,h1,s0,s1 是颜色范围
maxi,maxj 是数组大小

如您所见，您也像我一样丢弃了 V，所以现在直方图二维数组中的每个单元格都有 H,S。其中概率是单元格值。现在，如果您想绘制图像，您需要知道如何输出它（作为 2D 图形、3D、映射...）。对于未排序的二维图绘制图，其中：

x=i+maj*i
y=HSV[i][j]
color=(H,S,V=200);

如果你想对它进行排序，那么只需以不同的方式计算 x 轴，或者按排序顺序循环二维数组，x 只是递增

[edit2] 更新代码和一些图片

我已经修复了上面的 C++ 代码（错误的 Z 值符号，更改了 Z 缓冲区条件并添加了更大的点以获得更好的输出）。您的二维数组颜色可以是这样的：

其中一个axis/index是H，另一个S和Value是固定的（我选择200）。如果你的轴被交换，那么只需通过 y=x 镜像它我认为......

颜色排序实际上只是您从数组中选择所有颜色的顺序。例如：

v=200; x=0;
for (h=0;h<256;h++)
 for (s=0;s<256;s++,x++)
 {
 y=HSV[h][s];
 // here draw line (x,0)->(x,y) by color hsv2rgb(h,s,v); 
 }

这是递增的方式。您可以从 H,S 计算 x 而不是实现不同的排序或交换 fors （x++ 必须在内部循环中）

如果您想要 RGB 直方图，请参阅：

opencv绘制二维直方图

opencv drawing a 2d histogram

opencv

image-processing

histogram