OpenCV4入门教程086：图像直方图HS-histogram

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所谓的HS直方图，实际上是HSV图像的直方图，HSV空间由色调、饱和度和亮度构成。

测试代码：

//---------------------------------【头文件、命名空间包含部分】----------------------------
//      描述：包含程序所使用的头文件和命名空间
//------------------------------------------------------------------------------------------------
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
using namespace cv;

//--------------------------------------【main( )函数】-----------------------------------------
//          描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始执行
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main() {

    //【1】载入源图，转化为HSV颜色模型
    Mat srcImage, hsvImage;
    srcImage = imread("1.jpg");
    cvtColor(srcImage, hsvImage, COLOR_BGR2HSV);

    //【2】参数准备
    //将色调量化为30个等级，将饱和度量化为32个等级
    int hueBinNum        = 30; //色调的直方图直条数量
    int saturationBinNum = 32; //饱和度的直方图直条数量
    int histSize[]       = {hueBinNum, saturationBinNum};
    // 定义色调的变化范围为0到179
    float hueRanges[] = {0, 180};
    //定义饱和度的变化范围为0（黑、白、灰）到255（纯光谱颜色）
    float        saturationRanges[] = {0, 256};
    const float *ranges[]           = {hueRanges, saturationRanges};
    MatND        dstHist;
    //参数准备，calcHist函数中将计算第0通道和第1通道的直方图
    int channels[] = {0, 1};

    //【3】正式调用calcHist，进行直方图计算
    calcHist(&hsvImage, //输入的数组
             1,         //数组个数为1
             channels,  //通道索引
             Mat(),     //不使用掩膜
             dstHist,   //输出的目标直方图
             2,         //需要计算的直方图的维度为2
             histSize,  //存放每个维度的直方图尺寸的数组
             ranges,    //每一维数值的取值范围数组
             true,      // 指示直方图是否均匀的标识符，true表示均匀的直方图
             false);    //累计标识符，false表示直方图在配置阶段会被清零

    //【4】为绘制直方图准备参数
    double maxValue = 0;                    //最大值
    minMaxLoc(dstHist, 0, &maxValue, 0, 0); //查找数组和子数组的全局最小值和最大值存入maxValue中
    int scale   = 10;
    Mat histImg = Mat::zeros(saturationBinNum * scale, hueBinNum * 10, CV_8UC3);

    //【5】双层循环，进行直方图绘制
    for (int hue = 0; hue < hueBinNum; hue++)
        for (int saturation = 0; saturation < saturationBinNum; saturation++) {
            float binValue  = dstHist.at<float>(hue, saturation); //直方图组距的值
            int   intensity = cvRound(binValue * 255 / maxValue); //强度

            //正式进行绘制
            rectangle(histImg, Point(hue * scale, saturation * scale),
                      Point((hue + 1) * scale - 1, (saturation + 1) * scale - 1),
                      Scalar::all(intensity), FILLED);
        }

    //【6】显示效果图
    imshow("Original", srcImage);
    imshow("H-S histogram", histImg);

    waitKey();
}

测试结果：