Opencv绘制HSV颜色直方图

一. 使用Opencv绘制HSV颜色直方图
所用的函数cvCvtColor可在： 使用Opencv将RGB颜色空间转换到HSV颜色空间/灰度图 文章中查找相关介绍
所使用的结构体：CvHistogram 以及函数：cvCalcHist

CvCreateHist

cvGetMinMaxHistValue

cvConvertScale

cvReleaseHist

可在： 使用Opencv绘制灰度直方图/对比 文章中查找对应的函数介绍

1. 开始编写代码
准备一张实验图



如有需要，自行保存到本地，JPG格式！
1.1 打开测试图
1.2 创建三个用来分别绘制H，S，V的直方图//打开测试图
IplImage * image = cvLoadImage("D:\\2.jpg", 1); //将本地测试图导入到程序堆中
if (image == NULL){ //判断是否打开成功
printf("错误：无法打开该图像，图像文件路径不正确！");
return -1;
}1.3 RGB颜色空间到HSV颜色空间转换//创建一张空白图像用于存储转换成HSV颜色空间后的图像
IplImage *image1 = cvCreateImage(cvSize(image->width, image->height), image->depth, image->nChannels); //注意图像必须和输入图像的size，颜色位深度，通道一致
cvZero(image1); //清空image_data数据

//颜色空间转换
cvCvtColor(image, image1, CV_BGR2HSV);//CV_BGR2HSV 1.4 创建存储HSV通道图像//创建存储HSV通道图像
IplImage *image_h = cvCreateImage(cvGetSize(image), IPL_DEPTH_8U, 1);//注意，必须是单通道图像
IplImage *image_s = cvCreateImage(cvGetSize(image), IPL_DEPTH_8U, 1);//注意，必须是单通道图像
IplImage *image_v = cvCreateImage(cvGetSize(image), IPL_DEPTH_8U, 1);//注意，必须是单通道图像 1.5 分离通道//分离通道
cvSplit(image, image_h, image_s, image_v, NULL); //注意Opencv中hsv没有顺序问题1.6 创建通道直方图

//创建H通道的直方图
int arr_size_h = 255;                 //定义一个变量用于表示直方图行宽
float hranges_arr_h[] = { 0, 180 };       //图像方块范围数组
float *phranges_arr_h = hranges_arr_h;      //cvCreateHist参数是一个二级指针，所以要用指针指向数组然后传参
CvHistogram *hist_h = cvCreateHist(1, &arr_size_h, CV_HIST_ARRAY, &phranges_arr_h, 1);    //创建一个一维的直方图，行宽为255，多维密集数组，方块范围为0-180，bin均化

//创建S通道的直方图
int arr_size_s = 255;                 //定义一个变量用于表示直方图行宽
float hranges_arr_s[] = { 0, 255 };       //图像方块范围数组
float *phranges_arr_s = hranges_arr_s;      //cvCreateHist参数是一个二级指针，所以要用指针指向数组然后传参
CvHistogram *hist_s = cvCreateHist(1, &arr_size_s, CV_HIST_ARRAY, &phranges_arr_s, 1);    //创建一个一维的直方图，行宽为255，多维密集数组，方块范围为0-255，bin均化

//创建V通道的直方图
int arr_size_v = 255;                 //定义一个变量用于表示直方图行宽
float hranges_arr_v[] = { 0, 255 };       //图像方块范围数组
float *phranges_arr_v = hranges_arr_v;      //cvCreateHist参数是一个二级指针，所以要用指针指向数组然后传参
CvHistogram *hist_v = cvCreateHist(1, &arr_size_v, CV_HIST_ARRAY, &phranges_arr_v, 1);    //创建一个一维的直方图，行宽为255，多维密集数组，方块范围为0-255，bin均化

1.7 计算通道直方图大小//计算H通道的直方图大小
cvCalcHist(&image_h, hist_h, 0, 0);

//计算S通道的直方图大小
cvCalcHist(&image_s, hist_s, 0, 0);

//计算V通道的直方图大小
cvCalcHist(&image_v, hist_v, 0, 0);1.8 直方图缩小//H通道的直方图缩小
float max_val_h; //用于存储获取到的最大值
cvGetMinMaxHistValue(hist_h, 0, &max_val_h, 0, 0); //获取直方图最大值
cvConvertScale(hist_h->bins, hist_h->bins, max_val_h ? 180 / max_val_h : 0., 0); //按比例缩小直方图

//S通道的直方图缩小
float max_val_s; //用于存储获取到的最大值
cvGetMinMaxHistValue(hist_s, 0, &max_val_s, 0, 0); //获取直方图最大值
cvConvertScale(hist_s->bins, hist_s->bins, max_val_s ? 255 / max_val_s : 0., 0); //按比例缩小直方图

//V通道的直方图缩小
float max_val_v; //用于存储获取到的最大值
cvGetMinMaxHistValue(hist_v, 0, &max_val_v, 0, 0); //获取直方图最大值
cvConvertScale(hist_v->bins, hist_v->bins, max_val_v ? 255 / max_val_v : 0., 0); //按比例缩小直方图
1.9 绘制直方图

//创建一个空白图像用于绘制直方图
IplImage *histimg = cvCreateImage(cvSize(320, 200), 8, 3);
cvZero(histimg);    //清空histimag-imagedata数据

//开始绘制H通道的直方图
int bin_h;
bin_h = histimg->width / arr_size_h; //得到开始绘制点位置

for (int i = 0; i < arr_size_h; i++)
{
double val = (cvGetReal1D(hist_h->bins, i)*histimg->height / 360);//获取矩阵元素值，并转换为对应高度
CvScalar color = CV_RGB(255, 0, 0);
cvRectangle(histimg, cvPoint(i*bin_h, histimg->height), cvPoint((i + 1)*bin_h, (int)(histimg->height - val)), color, 1, 8, 0);
}

//创建一个空白图像用于绘制直方图
IplImage *sistimg = cvCreateImage(cvSize(320, 200), 8, 3);
cvZero(sistimg);    //清空histimag-imagedata数据

//开始绘制S通道的直方图
int bin_s;
bin_s = sistimg->width / arr_size_s; //得到开始绘制点位置

for (int i = 0; i < arr_size_s; i++)
{
double val = (cvGetReal1D(hist_s->bins, i)*sistimg->height / 255);//获取矩阵元素值，并转换为对应高度
CvScalar color = CV_RGB(0, 255, 0);
cvRectangle(sistimg, cvPoint(i*bin_s, sistimg->height), cvPoint((i + 1)*bin_s, (int)(sistimg->height - val)), color, 1, 8, 0);
}

//创建一个空白图像用于绘制直方图
IplImage *vistimg = cvCreateImage(cvSize(320, 200), 8, 3);
cvZero(vistimg);    //清空histimag-imagedata数据

//开始绘制V通道的直方图
int bin_v;
bin_v = vistimg->width / arr_size_v; //得到开始绘制点位置

for (int i = 0; i < arr_size_v; i++)
{
double val = (cvGetReal1D(hist_v->bins, i)*vistimg->height / 255);//获取矩阵元素值，并转换为对应高度
CvScalar color = CV_RGB(0, 0, 255);
cvRectangle(vistimg, cvPoint(i*bin_v, vistimg->height), cvPoint((i + 1)*bin_v, (int)(vistimg->height - val)), color, 1, 8, 0);
}

2.0 显示图像//显示图像
cvNamedWindow("image_hsv",0);
cvNamedWindow("H",0);
cvNamedWindow("S",0);
cvNamedWindow("V",0);
cvShowImage("image_hsv", image1);
cvShowImage("H", histimg);
cvShowImage("S", sistimg);
cvShowImage("V", vistimg);
cvWaitKey(0);//message运行结果：



完整代码：//打开测试图
IplImage * image = cvLoadImage("D:\\3.jpg", 1); //将本地测试图导入到程序堆中
if (image == NULL){ //判断是否打开成功
printf("错误：无法打开该图像，图像文件路径不正确！");
return -1;
}
//RGB颜色空间到HSV颜色空间
//创建一张空白图像用于存储转换成HSV颜色空间后的图像
IplImage *image1 = cvCreateImage(cvSize(image->width, image->height), image->depth, image->nChannels); //注意图像必须和输入图像的size，颜色位深度，通道一致
cvZero(image1); //清空image_data数据

//颜色空间转换
cvCvtColor(image, image1, CV_BGR2HSV);//CV_BGR2HSV

//创建存储HSV通道图像
IplImage *image_h = cvCreateImage(cvGetSize(image), IPL_DEPTH_8U, 1);//注意，必须是单通道图像
IplImage *image_s = cvCreateImage(cvGetSize(image), IPL_DEPTH_8U, 1);//注意，必须是单通道图像
IplImage *image_v = cvCreateImage(cvGetSize(image), IPL_DEPTH_8U, 1);//注意，必须是单通道图像

//分离通道
cvSplit(image, image_h, image_s, image_v, NULL); //注意Opencv中hsv没有顺序问题

//创建H通道的直方图
int arr_size_h = 255; //定义一个变量用于表示直方图行宽
float hranges_arr_h[] = { 0, 180 }; //图像方块范围数组
float *phranges_arr_h = hranges_arr_h; //cvCreateHist参数是一个二级指针，所以要用指针指向数组然后传参
CvHistogram *hist_h = cvCreateHist(1, &arr_size_h, CV_HIST_ARRAY, &phranges_arr_h, 1); //创建一个一维的直方图，行宽为255，多维密集数组，方块范围为0-180，bin均化

//创建S通道的直方图
int arr_size_s = 255; //定义一个变量用于表示直方图行宽
float hranges_arr_s[] = { 0, 255 }; //图像方块范围数组
float *phranges_arr_s = hranges_arr_s; //cvCreateHist参数是一个二级指针，所以要用指针指向数组然后传参
CvHistogram *hist_s = cvCreateHist(1, &arr_size_s, CV_HIST_A
b925
RRAY, &phranges_arr_s, 1); //创建一个一维的直方图，行宽为255，多维密集数组，方块范围为0-255，bin均化

//创建V通道的直方图
int arr_size_v = 255; //定义一个变量用于表示直方图行宽
float hranges_arr_v[] = { 0, 255 }; //图像方块范围数组
float *phranges_arr_v = hranges_arr_v; //cvCreateHist参数是一个二级指针，所以要用指针指向数组然后传参
CvHistogram *hist_v = cvCreateHist(1, &arr_size_v, CV_HIST_ARRAY, &phranges_arr_v, 1); //创建一个一维的直方图，行宽为255，多维密集数组，方块范围为0-255，bin均化

//计算H通道的直方图大小
cvCalcHist(&image_h, hist_h, 0, 0);

//计算S通道的直方图大小
cvCalcHist(&image_s, hist_s, 0, 0);

//计算V通道的直方图大小
cvCalcHist(&image_v, hist_v, 0, 0);

//H通道的直方图缩小
float max_val_h; //用于存储获取到的最大值
cvGetMinMaxHistValue(hist_h, 0, &max_val_h, 0, 0); //获取直方图最大值
cvConvertScale(hist_h->bins, hist_h->bins, max_val_h ? 180 / max_val_h : 0., 0); //按比例缩小直方图

//S通道的直方图缩小
float max_val_s; //用于存储获取到的最大值
cvGetMinMaxHistValue(hist_s, 0, &max_val_s, 0, 0); //获取直方图最大值
cvConvertScale(hist_s->bins, hist_s->bins, max_val_s ? 255 / max_val_s : 0., 0); //按比例缩小直方图

//V通道的直方图缩小
float max_val_v; //用于存储获取到的最大值
cvGetMinMaxHistValue(hist_v, 0, &max_val_v, 0, 0); //获取直方图最大值
cvConvertScale(hist_v->bins, hist_v->bins, max_val_v ? 255 / max_val_v : 0., 0); //按比例缩小直方图

//创建一个空白图像用于绘制直方图 IplImage *histimg = cvCreateImage(cvSize(320, 200), 8, 3); cvZero(histimg); //清空histimag-imagedata数据 //开始绘制H通道的直方图 int bin_h; bin_h = histimg->width / arr_size_h; //得到开始绘制点位置 for (int i = 0; i < arr_size_h; i++) { double val = (cvGetReal1D(hist_h->bins, i)*histimg->height / 360);//获取矩阵元素值，并转换为对应高度 CvScalar color = CV_RGB(255, 0, 0); cvRectangle(histimg, cvPoint(i*bin_h, histimg->height), cvPoint((i + 1)*bin_h, (int)(histimg->height - val)), color, 1, 8, 0); } //创建一个空白图像用于绘制直方图 IplImage *sistimg = cvCreateImage(cvSize(320, 200), 8, 3); cvZero(sistimg); //清空histimag-imagedata数据 //开始绘制S通道的直方图 int bin_s; bin_s = sistimg->width / arr_size_s; //得到开始绘制点位置 for (int i = 0; i < arr_size_s; i++) { double val = (cvGetReal1D(hist_s->bins, i)*sistimg->height / 255);//获取矩阵元素值，并转换为对应高度 CvScalar color = CV_RGB(0, 255, 0); cvRectangle(sistimg, cvPoint(i*bin_s, sistimg->height), cvPoint((i + 1)*bin_s, (int)(sistimg->height - val)), color, 1, 8, 0); } //创建一个空白图像用于绘制直方图 IplImage *vistimg = cvCreateImage(cvSize(320, 200), 8, 3); cvZero(vistimg); //清空histimag-imagedata数据 //开始绘制V通道的直方图 int bin_v; bin_v = vistimg->width / arr_size_v; //得到开始绘制点位置 for (int i = 0; i < arr_size_v; i++) { double val = (cvGetReal1D(hist_v->bins, i)*vistimg->height / 255);//获取矩阵元素值，并转换为对应高度 CvScalar color = CV_RGB(0, 0, 255); cvRectangle(vistimg, cvPoint(i*bin_v, vistimg->height), cvPoint((i + 1)*bin_v, (int)(vistimg->height - val)), color, 1, 8, 0); }

//显示图像
cvNamedWindow("image_hsv",0);
cvNamedWindow("H",0);
cvNamedWindow("S",0);
cvNamedWindow("V",0);
cvShowImage("image_hsv", image1);
cvShowImage("H", histimg);
cvShowImage("S", sistimg);
cvShowImage("V", vistimg);
cvWaitKey(0);//message