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);

參數(shù)釋義

images 輸入的圖像

nimages 輸入的圖像個數(shù)

channels 統(tǒng)計(jì)直方圖第幾通道

mask 可選的操作掩碼

hist 輸出的直方圖數(shù)組

dims 需要統(tǒng)計(jì)直方圖通道的個數(shù)

histSize 直方圖分成多少個區(qū)間

ranges 像素值區(qū)間

uniform 是否進(jìn)行歸一化處理

accumulate 在多個圖像時是否計(jì)算像素值個數(shù)

接下來直接看代碼：

	Mat img;
	img = imread("貓1.jpg",0);
	int channels[] = { 0 };
	int bins = 256;
	Mat hist;
	int hist_size[] = { bins };
	float range[] = { 0,256 };
	const float*ranges[] = { range };
	calcHist(&img, 1, 0, Mat(), hist, 1, hist_size, ranges);
	double max_val;
	minMaxLoc(hist, 0, &max_val);//定義矩陣中最小值，最大值的位置
	int scale = 2;
	int hist_height =256;
	Mat hist_ing = Mat::zeros(hist_height, scale*bins, CV_8UC3);
	for (int i = 0; i < bins; i++)
	{
		float bin_val = hist.at<float>(i);//圖像的灰度頻率表
		int inten = cvRound(bin_val*hist_height / max_val);//繪制高度
		rectangle(hist_ing, Point(scale*i, hist_height - 1), Point((i + 1)*scale - 1, hist_height - inten), CV_RGB(255, 255, 255));
	}
	imshow("直方圖", hist_ing);
	waitKey(0);

效果如下：

以上就是opencv學(xué)習(xí)筆記C++繪制灰度直方圖的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于C++ opencv灰度直方圖的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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