Question

假设我在OpenCV中有一个灰度图像。

我想找一个值，以便图片中5%像素的值大于它。

我可以迭代像素并查找具有相同值的像素数，然后从结果中找到像素的％5高于我的值的值，但我正在寻找更快的方法来执行此操作。 OpenCV中有没有这样的技术？

我认为直方图会有所帮助，但我不确定如何使用它。

Answer 1

你需要：

计算像素值的累积直方图
找到其值大于总像素数的95％（100 - 5）的bin。

如果生成的图像均匀随机，则会得到如下的直方图：

和累积直方图一样（你需要找到其值超过蓝线的第一个bin）：

然后你需要找到合适的垃圾箱。您可以使用std::lower_bound函数查找正确的值，并使用std::distance查找相应的bin编号（也就是您要查找的值）。（请注意，使用lower_bound，您将找到值为greater or equal的元素到给定值。您可以使用upper_bound来查找值严格的元素更大然后是给定值）

在这种情况下，结果为242，从0到255的均匀分布是有意义的，因为255*0.95 = 242.25。

检查完整代码：

#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <vector>
#include <algorithm>

using namespace std;
using namespace cv;

void drawHist(const vector<int>& data, Mat3b& dst, int binSize = 3, int height = 0, int ref_value = -1)
{
    int max_value = *max_element(data.begin(), data.end());
    int rows = 0;
    int cols = 0;
    float scale = 1;
    if (height == 0) {
        rows = max_value + 10;
    }
    else {
        rows = height; 
        scale = float(height) / (max_value + 10);
    }
    cols = data.size() * binSize;
    dst = Mat3b(rows, cols, Vec3b(0, 0, 0));
    for (int i = 0; i < data.size(); ++i)
    {
        int h = rows - int(scale * data[i]);
        rectangle(dst, Point(i*binSize, h), Point((i + 1)*binSize - 1, rows), (i % 2) ? Scalar(0, 100, 255) : Scalar(0, 0, 255), CV_FILLED);
    }

    if (ref_value >= 0)
    {
        int h = rows - int(scale * ref_value);
        line(dst, Point(0, h), Point(cols, h), Scalar(255,0,0));
    }
}

int main()
{

    Mat1b src(100, 100);
    randu(src, Scalar(0), Scalar(255));

    int percent = 5; // percent % of pixel values are above a val
    int val;  // I need to find this value


    int n = src.rows * src.cols; // Total number of pixels
    int th = cvRound((100 - percent) / 100.f * n);  // Number of pixels below val

    // Histogram
    vector<int> hist(256, 0);
    for (int r = 0; r < src.rows; ++r) {
        for (int c = 0; c < src.cols; ++c) {
            hist[src(r, c)]++;
        }
    }

    // Cumulative histogram
    vector<int> cum = hist;
    for (int i = 1; i < hist.size(); ++i) {
        cum[i] = cum[i - 1] + hist[i];
    }

    // lower_bound returns an iterator pointing to the first element
    // that is not less than (i.e. greater or equal to) th.
    val =  distance(cum.begin(), lower_bound(cum.begin(), cum.end(), th));


    // Plot histograms
    Mat3b plotHist, plotCum;
    drawHist(hist, plotHist, 3, 300);
    drawHist(cum, plotCum, 3, 300, *lower_bound(cum.begin(), cum.end(), th));

    cout << "Value: " << val;

    imshow("Hist", plotHist);
    imshow("Cum", plotCum);
    waitKey();

    return 0;
}

注意

直方图绘制功能是我发布的here
的旧版本的升级版
您可以使用calcHist来计算直方图，但我个人觉得更容易使用上述方法进行一维直方图。

Answer 2

1）确定图像的高度和宽度h和w。

2）确定像素总数的5％是（X）...

X = int(h * w * 0.05)

3）从直方图中最亮的bin开始。设置总计T = 0。

4）将此bin中的像素数添加到总T。如果T大于X，则表示您已完成，所需的值是当前直方图区间范围的下限。

3）移动直方图中的下一个较暗的bin。转到4。

如何找到与特定像素数对应的像素值？

2 个答案: