【从零学习OpenCV 4】直方图均衡化
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如果一个图像的直方图都集中在一个区域，则整体图像的对比度比较小，不便于图像中纹理的识别。例如相邻的两个像素灰度值如果分别是120和121，仅凭肉眼是如法区别出来的。同时，如果图像中所有的像素灰度值都集中在100到150之间，则整个图像想会给人一种模糊的感觉，看不清图中的内容。如果通过映射关系，将图像中灰度值的范围扩大，增加原来两个灰度值之间的差值，就可以提高图像的对比度，进而将图像中的纹理突出显现出来，这个过程称为图像直方图均衡化。
在OpenCV 4中提供了equalizeHist()函数用于将图像的直方图均衡化，该函数的函数原型在代码清单4-7中给出。
代码清单4-7 equalizeHist()函数原型
1. void cv::equalizeHist(InputArray src,
2. OutputArray dst
3. )src：需要直方图均衡化的CV_8UC1图像。
dst：直方图均衡化后的输出图像，与src具有相同尺寸和数据类型。
该函数形式比较简单，但是需要注意该函数只能对单通道的灰度图进行直方图均衡化。对图像的均衡化示例程序在代码清单4-8中给出，程序中我们将一张图像灰度值偏暗的图像进行均衡化，通过结果可以发现经过均衡化后的图像对比度明显增加，可以看清楚原来看不清的纹理。通过绘制原图和均衡化后的图像的直方图可以发现，经过均衡化后的图像直方图分布更加均匀。
代码清单4-8 myEqualizeHist.cpp直方图均衡化实现
4. #include <opencv2\opencv.hpp>
5. #include <iostream>
6.
7. using namespace cv;
8. using namespace std;
9.
10. void drawHist(Mat &hist, int type, string name) //归一化并绘制直方图函数
11. {
12. int hist_w = 512;
13. int hist_h = 400;
14. int width = 2;
15. Mat histImage = Mat::zeros(hist_h, hist_w, CV_8UC3);
16. normalize(hist, hist, 1, 0, type, -1, Mat());
17. for (int i = 1; i <= hist.rows; i++)
18. {
19. rectangle(histImage, Point(width*(i - 1), hist_h - 1),
20. Point(width*i - 1, hist_h - cvRound(hist_h*hist.at<float>(i - 1)) - 1),
21. Scalar(255, 255, 255), -1);
22. }
23. imshow(name, histImage);
24. }
25. //主函数
26. int main()
27. {
28. Mat img = imread("gearwheel.jpg");
29. if (img.empty())
30. {
31. cout << "请确认图像文件名称是否正确" << endl;
32. return -1;
33. }
34. Mat gray, hist, hist2;
35. cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);
36. Mat equalImg;
37. equalizeHist(gray, equalImg); //将图像直方图均衡化
38. const int channels[1] = { 0 };
39. float inRanges[2] = { 0,255 };
40. const float* ranges[1] = { inRanges };
41. const int bins[1] = { 256 };
42. calcHist(&gray, 1, channels, Mat(), hist, 1, bins, ranges);
43. calcHist(&equalImg, 1, channels, Mat(), hist2, 1, bins, ranges);
44. drawHist(hist, NORM_INF, "hist");
45. drawHist(hist2, NORM_INF, "hist2");
46. imshow("原图", gray);
47. imshow("均衡化后的图像", equalImg);
48. waitKey(0);
49. return 0;
50. }图4-6 myEqualizeHist.cpp程序运行结果
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