画像のカラーヒストグラムの描画
C
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
int
main (int argc, char **argv)
{
int i, j, bin_w;
int hist_size = 256;
int sch = 0, ch_width = 260;
float max_val = 0;
float range_0[] = { 0, 256 };
float *ranges[] = { range_0 };
IplImage *src_img = 0, *planes[4] = { 0, 0, 0, 0 }, *hist_img;
CvHistogram *hist[3];
char *imagename;
CvScalar color = cvScalarAll(100);
// (1)load a source image as is
// and allocate the same number of images and histogram structures as the channels
imagename = argc > 1 ? argv[1] : "../image/flower_color.png";
src_img = cvLoadImage(imagename, CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR);
if(src_img == 0)
return -1;
sch = src_img->nChannels;
for (i = 0; i < sch; i++) {
planes[i] = cvCreateImage(cvSize(src_img->width, src_img->height), src_img->depth, 1);
hist[i] = cvCreateHist(1, &hist_size, CV_HIST_ARRAY, ranges, 1);
}
// (2)allocate IplImage to draw a histogram image
hist_img = cvCreateImage(cvSize(ch_width * sch, 200), 8, 3);
cvSet(hist_img, cvScalarAll (255), 0);
if (sch == 1) {
// (3a)if the source image has single-channel, calculate its histogram
cvCopy(src_img, planes[0], NULL);
cvCalcHist(&planes[0], hist[0], 0, NULL);
cvGetMinMaxHistValue (hist[0], 0, &max_val, 0, 0);
} else {
// (3b)if the souce image has multi-channel, aplit it and calculate histogram of each plane
cvSplit(src_img, planes[0], planes[1], planes[2], planes[3]);
for (i = 0; i < sch; i++) {
float tmp_val;
cvCalcHist (&planes[i], hist[i], 0, NULL);
cvGetMinMaxHistValue (hist[i], 0, &tmp_val, 0, 0);
max_val = max_val < tmp_val ? tmp_val : max_val;
}
}
// (4)scale and draw the histogram(s)
for (i = 0; i < sch; i++) {
if(sch==3)
color = cvScalar((0xaa<<i*8)&0x0000ff,(0xaa<<i*8)&0x00ff00,(0xaa<<i*8)&0xff0000, 0);
cvScale (hist[i]->bins, hist[i]->bins, ((double) hist_img->height) / max_val, 0);
bin_w = cvRound ((double) ch_width / hist_size);
for (j = 0; j < hist_size; j++)
cvRectangle (hist_img,
cvPoint(j*bin_w+(i*ch_width), hist_img->height),
cvPoint((j+1)*bin_w+(i*ch_width), hist_img->height-cvRound(cvGetReal1D(hist[i]->bins, j))),
color, -1, 8, 0);
}
// (5)show the histogram iamge, and quit when any key pressed
cvNamedWindow ("Image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvShowImage ("Image", src_img);
cvNamedWindow ("Histogram", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvShowImage ("Histogram", hist_img);
cvWaitKey (0);
cvDestroyWindow("Histogram");
cvReleaseImage(&src_img);
cvReleaseImage(&hist_img);
for(i=0; i<sch; i++) {
cvReleaseImage(&planes[i]);
cvReleaseHist(&hist[i]);
}
return 0;
}
// (1)画像を読み込みます．また，チャンネル数と同数の画像領域，ヒストグラム構造体を確保します．
指定された画像を，そのままに（色の変換をせずに）読み込みます．つまり，カラー画像はカラー画像として，グレースケール画像はグレースケール画像として読み込まれます．
また，入力画像のチャンネル数に応じて，必要となる画像領域（cvCreateImage），ヒストグラム構造体（cvCreateHist）を確保します．
// (2)ヒストグラムを描画する画像領域を確保します．
入力画像のチャンネル数に応じて，ヒストグラムを描画するための画像領域を確保します．cvSet を利用して，その画像を白で塗りつぶして初期化します．
// (3a)入力画像が1チャンネル画像ならば，そのチャンネルのヒストグラムを求めます．
cvCalcHist により，ヒストグラムを求めます．また，後でヒストグラムの正規化に利用するので， cvGetMinMaxHistValue を用いてヒストグラムの最大値を求めておきます．
// (3b)入力画像が多チャンネル画像ならば，それぞれのヒストグラムを求めます．
まず， cvSplit を用いて，画像を各チャンネル毎に分解します．次に， cvCalcHist により，各チャンネル毎のヒストグラムを求めます．また，後でヒストグラムの正規化に利用するので， cvGetMinMaxHistValue を用いてヒストグラムの（全てのチャンネルでの）最大値を求めておきます．
// (4)ヒストグラムをスケーリングし，描画します．
あらかじめ求めておいた最大値を基準に，cvScale を用いてヒストグラムの正規化を行います．ここでの正規化は，ビンの合計値を基準にしたものではないことに注意してください．その後，各チャンネルのヒストグラムを，対応する色で描画します．なお，cvScale は以下のようにマクロ定義されています．
#define cvScale cvConvertScale
// (5)ヒストグラム画像を表示し，何かキーが押されると終了します．
入力画像，およびそのヒストグラム画像を表示します．何かキーが押されると，プログラムを終了します．
C++
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <iostream>
using namespace cv;
int
main (int argc, char **argv)
{
// (1)load a source image as is
const char *imagename = argc > 1 ? argv[1] : "../image/flower_color.png";
Mat src_img = imread(imagename, -1);
if(!src_img.data)
return -1;
// (2)allocate Mat to draw a histogram image
const int ch_width = 260;
const int sch = src_img.channels();
Mat hist_img(Size(ch_width * sch, 200), CV_8UC3, Scalar::all(255));
vector<MatND> hist(3);
const int hist_size = 256;
const int hdims[] = {hist_size};
const float hranges[] = {0,256};
const float* ranges[] = {hranges};
double max_val = .0;
if(sch==1) {
// (3a)if the source image has single-channel, calculate its histogram
calcHist(&src_img, 1, 0, Mat(), hist[0], 1, hdims, ranges, true, false);
minMaxLoc(hist[0], 0, &max_val);
} else {
// (3b)if the souce image has multi-channel, calculate histogram of each plane
for(int i=0; i<sch; ++i) {
calcHist(&src_img, 1, &i, Mat(), hist[i], 1, hdims, ranges, true, false);
double tmp_val;
minMaxLoc(hist[i], 0, &tmp_val);
max_val = max_val < tmp_val ? tmp_val : max_val;
}
}
// (4)scale and draw the histogram(s)
Scalar color = Scalar::all(100);
for(int i=0; i<sch; i++) {
if(sch==3)
color = Scalar((0xaa<<i*8)&0x0000ff,(0xaa<<i*8)&0x00ff00,(0xaa<<i*8)&0xff0000, 0);
hist[i].convertTo(hist[i], hist[i].type(), max_val?200./max_val:0.,0);
for(int j=0; j<hist_size; ++j) {
int bin_w = saturate_cast<int>((double)ch_width/hist_size);
rectangle(hist_img,
Point(j*bin_w+(i*ch_width), hist_img.rows),
Point((j+1)*bin_w+(i*ch_width), hist_img.rows-saturate_cast<int>(hist[i].at<float>(j))),
color, -1);
}
}
// (5)show the histogram iamge, and quit when any key pressed
namedWindow("Image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
namedWindow("Histogram", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("Image", src_img);
imshow("Histogram", hist_img);
waitKey(0);
return 0;
}
// (1)画像を読み込みます．
指定された画像を，そのままに（色の変換をせずに）読み込みます．つまり，カラー画像はカラー画像として，グレースケール画像はグレースケール画像として読み込まれます．
// (2)ヒストグラムを描画する画像領域を確保します．
入力画像のチャンネル数に応じて，ヒストグラムを描画するための画像領域を確保します．
// (3a)入力画像が1チャンネル画像ならば，そのチャンネルのヒストグラムを求めます．
calcHist により，ヒストグラムを求めます．また，後でヒストグラムの正規化に利用するので， minMaxLoc を用いてヒストグラムの最大値を求めておきます．
// (3b)入力画像が多チャンネル画像ならば，それぞれのヒストグラムを求めます．
calcHist により，各チャンネルのヒストグラムを求めます．また，後でヒストグラムの正規化に利用するので， minMaxLoc を用いて（全てのチャンネルでの）ヒストグラムの最大値を求めておきます．
// (4)ヒストグラムをスケーリングし，描画します．
あらかじめ求めておいた最大値を基準に，MatND.convertTo を用いてヒストグラムの正規化を行います．ここでの正規化は，ビンの合計値を基準にしたものではないことに注意してください．その後，各チャンネルのヒストグラムを，対応する色で描画します．
// (5)ヒストグラム画像を表示し，何かキーが押されると終了します．
入力画像，およびそのヒストグラム画像を表示します．何かキーが押されると，プログラムを終了します．
実行結果例
（左から）グレースケール画像，およびそのヒストグラム（1チャンネル）
（左から）カラー画像，およびそのヒストグラム（3チャンネル）
