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失败了。我已经四处查看如何绘制直方图，我发现的所有直方图都是将它们绘制为独立的1d直方图。

这是我当前的输出，其中色调分箱数为30，饱和分箱数为32：

这是另一个输出，其中色调分箱数为7，饱和分箱数为5：

我希望它看起来更像是这里的结果

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

我也注意到每当我做cout＆lt;＆lt; Hist.size它给了我50x50。我理解这只是意味着数组的第一个维度是250的大小？

另外，如何将直方图从最高到最低（或反之亦然）值频率排序？这是我想要解决的另一个问题。

我目前的功能如下。

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

您的意思是这样吗？

HSV histogram as 3D graph

HSV直方图显示为3D图
V被忽略以获得3D（否则它将是4D图......）

如果是，那么这是怎么做的（我不使用OpenCV，因此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
- 你可以忽略任何其他但V参数看起来是最好的选择
绘制图表
- 首先绘制颜色较深的椭圆（HSV基盘）
- 然后对于每个点取相应的直方图值并绘制具有更亮颜色的垂直线。线条大小与直方图值

以下是我使用的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（上升），输出图像为pic1（直方图）
pic2是pic0转换为HSV进行直方图计算
zed是用于3D显示的Zed缓冲区，避免了Z排序......

我将自己的图片类用于图片，因此有些成员是：

xs,ys图片大小（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) - 清除整个图片
resize(xs,ys) - 将图片大小调整为新分辨率
rgb2hsv()和hsv2rgb() ...猜猜它的作用：）

[edit1]您的2D直方图

看起来您已将颜色编码为2D数组。一个轴是H，第二个是S。因此，您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撤消了
h0,h1,s0,s1是颜色范围
maxi,maxj是数组大小

正如您所看到的那样，您也会像我一样丢弃V，所以现在您对直方图2D数组中的每个单元格都有H,S。其中概率是单元格值。现在，如果你想绘制图像，你需要知道如何输出它（作为2D图形，3D，映射，......）。对于未分类的2D图形绘制图形，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，那么只是以不同方式计算x轴或按排序顺序循环2D数组，x只是递增

[edit2]更新代码和一些图片

我修复了上面的C ++代码（错误的Z值符号，更改了Z缓冲区条件并为更好的输出添加了更大的点）。您的2D数组颜色可以是这样的：

HS colors

如果一个轴/索引为H，则另一个S和Value是固定的（我选择200）。如果您的轴被交换，那么只需y=x镜像它，我认为......

颜色排序实际上只是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x计算H,S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：

how to plot rgb color histogram of image with objective c

opencv绘制2d直方图

1 个答案: