OpenCV4入门教程084：图像直方图变换-累计

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和上一篇的查找方式差不多。

直方图变换——累计

• 将源图像转换为灰度图，计算图像的灰度直方图
• 建立映射表，对直方图进行像素累计
• 根据映射表进行元素映射得到最终的直方图变换

测试代码

// 功能：代码 3-13 直方图变换—累计
// 作者：朱伟 zhu1988wei@163.com
// 来源：《OpenCV图像处理编程实例》
// 博客：http://blog.csdn.net/zhuwei1988
// 更新：2016-8-1
// 说明：版权所有，引用或摘录请联系作者，并按照上面格式注明出处，谢谢。//
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
int main() {
    // 图像获取及验证
    cv::Mat srcImage = cv::imread("circles.jpg");
    if (!srcImage.data)
        return 1;
    // 转化为灰度图像
    cv::Mat srcGray;
    cvtColor(srcImage, srcGray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
    // 计算图像的直方图
    const int    channels[ 1 ] = {0};
    const int    histSize[ 1 ] = {256};
    float        hranges[ 2 ]  = {0, 255};
    const float *ranges[ 1 ]   = {hranges};
    cv::MatND    hist;
    calcHist(&srcGray, 1, channels, cv::Mat(), hist, 1, histSize, ranges);
    float table[ 256 ];
    int   nPix = srcGray.cols * srcGray.rows;
    // 建立映射表
    for (int i = 0; i < 256; i++) {
        float temp[ 256 ];
        // 像素变换
        temp[ i ] = hist.at<float>(i) / nPix * 255;
        if (i != 0) {
            // 像素累计
            table[ i ] = table[ i - 1 ] + temp[ i ];
        } else {
            table[ i ] = temp[ i ];
        }
    }
    // 通过映射进行表查找
    cv::Mat lookUpTable(cv::Size(1, 256), CV_8U);
    for (int i = 0; i < 256; i++) {
        lookUpTable.at<uchar>(i) = static_cast<uchar>(table[ i ]);
    }
    cv::Mat histTransResult;
    cv::LUT(srcGray, lookUpTable, histTransResult);
    // 显示图像
    cv::imshow("srcGray", srcGray);
    cv::imshow("histTransResult", histTransResult);
    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

效果