히스토그램이란?

이미지에서 픽셀들이 가지는 값들의 출현빈도를 히스토그램이라한다.

GRAY이미지에서는 0~255값을 가진다.

이미지의 크기를 400 x 400이라고 한다면, 총 160,000개의 픽셀들을 0 ~ 255값에 따라 분류하여

각 개별값을 갖는 픽셀들이 몇개인지 알아낸 것이 히스토그램이다.

calcHist()

minMaxLoc()

코드

#include<iostream>

#include<opencv2\core.hpp>

#include<opencv\cv.h>

#include<opencv2\highgui.hpp>

#include<opencv2\imgproc.hpp>

using namespace cv;

int histSize[1];

float hranges[2];

const float* ranges[1];

int channels[1]; 

MatND getHistogram(const Mat &image) {

histSize[0] = 256;

hranges[0] = 0.0; //히스토그램 최소 값

hranges[1] = 255.0; //히스토그램 최대 값

ranges[0] = hranges;

channels[0] = 0;

MatND hist;

calcHist(&image, 1, channels, Mat(), hist, 1, histSize, ranges);

return hist;

}

Mat getHistogramImage(const Mat &image) {

histSize[0] = 256;

hranges[0] = 0.0;

hranges[1] = 255.0;

ranges[0] = hranges;

channels[0] = 0;

MatND hist = getHistogram(image); // 히스토그램 계산

double maxVal = 0; // 최대 빈도수

double minVal = 0; // 최소 빈도수

minMaxLoc(hist, &minVal, &maxVal, 0, 0);

Mat histImg(histSize[0], histSize[0], CV_8U, Scalar(255));

int hpt = static_cast<int>(0.9*histSize[0]);

//그래프 그리기

for (int h = 0; h < histSize[0]; h++) {

float binVal = hist.at<float>(h);

int intensity = static_cast<int> (binVal*hpt / maxVal);

line(histImg, Point(h, histSize[0]), Point(h, histSize[0] - intensity), Scalar::all(0));

}

return histImg;

}

int main() {

Mat image = imread("image/humming_bird.jpg", 0);

Mat thresholded;

Mat eqHist;

if (!image.data)

{

std::cout << "open failed" << std::endl;

return 0;

}

//원본

namedWindow("Image");

imshow("Image", image);

//원본 히스토그램

MatND histo = getHistogram(image);

namedWindow("Histogram");

imshow("Histogram", getHistogramImage(image));

//히스토그램 이퀄라이제이션한 영상

imshow("Image_EQ", eqHist);

//imwrite시에 영상의 퀄리티 정도를 지정해줄수있다.

imwrite("Image_Histogram EQ.jpg", eqHist, { CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY , 50 });

//히스토그램 이퀄라이제이션 히스토그램 출력

imshow("Histogram_EQ", getHistogramImage(eqHist));

//영상 이진화

threshold(image, thresholded, 100, 255, THRESH_BINARY);

namedWindow("Binary Image");

imshow("Binary Image", thresholded);

imwrite("Image_Histogram threshold.jpg", thresholded, { CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY , 50});

waitKey(0);

return 0;

}

결과 영상

#include <iostream>

#include <opencv2/opencv.hpp>

#include <stdlib.h>

#include <stdio.h>

using namespace std;

using namespace cv;

int main()

{

Mat image, image_gray;

image = cv::imread("image/humming_bird.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);

if (!image.data) { return -1; }

cvtColor(image, image_gray, CV_RGB2GRAY);

namedWindow("Image Grayed", CV_WINDOW_AUTOSIZE);

imshow("Image Grayed", image_gray);

waitKey();

return 0;

}

#include <iostream>

#include <opencv2/opencv.hpp>

#include <stdlib.h>

#include <stdio.h>

using namespace std;

using namespace cv;

int main(void) {

char* path = "image/humming_bird.jpg";

Mat img = imread(path, CV_LOAD_IMAGE_COLOR);

//텍스트 입력

putText(img, "Hello Bird!", cvPoint(150, 50), CV_FONT_BLACK, 1, Scalar(255,255,255));

//사각형 입력

rectangle(img, cvPoint(320, 70), cvPoint(150,10), Scalar(0, 0, 255),1);

namedWindow("Image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);

imshow("Image", img);

waitKey();

return 0;

}