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目录

前言

重要概念：直方图

Demo

直方图均衡化

概述

原理

编码一个通道的直方图概率分布代码

函数原型

Demo源码

工程模板：对应版本号v1.43.0

红胖子(红模仿)的博文大全：开发技术集合（包含Qt实用技术、树莓派、三维、OpenCV、OpenGL、ffmpeg、OSG、单片机、软硬结合等等）持续更新中...（点击传送门）

OpenCV开发专栏（点击传送门）

    OpenCV开发笔记（四十八）：红胖子8分钟带你深入了解直方图均衡化（图文并茂+浅显易懂+程序源码）

前言

      红胖子来也！！！

      在之前接触的相机录像中，遇到过白平衡，白平衡其实就是调整整个界面的亮度平衡，达到一个对比度合适的过程，原理其实就是直方图均衡化，对像素每个点进行处理，根据直方图对每个级别的像素值进行调整，达到一个整体合适值。

      本章实现直方图均衡化。

重要概念：直方图

      关于直方图的具体概念，如未深入理解熟悉，笔者建议一定要理解清楚，理解直方图请查看博文：

     《OpenCV开发笔记（四十七）：红胖子8分钟带你深入了解直方图（图文并茂+浅显易懂+程序源码）》

Demo

直方图均衡化

概述

      相机和图像传感器一般都可以适应场景中自然产生的对比度，使其达到一个 合适的对比度范围，此时就有两种情况，一种是相机和图像传感器本身已经做了该部分工作达到很好的效果，另一种是没有达到很好的效果，图像处理上再对其进行一次对比度拉伸的处理，是原本变化不明显的地方变得增强。

原理

      （注意：可以各种彩色向量都可以做直方图处理，此处以灰度图举例）

• 步骤一：计算灰度级中每个像素在整幅图像中的个数；
• 步骤二：计算每个像素在整幅图像的概率分布；
• 步骤三：对灰度级进行遍历搜索，拉伸像素强度分布范围增强图像比对读；

编码一个通道的直方图概率分布代码

 int grayScale[256] = {0};     // 每个灰度级所占像素的 double grayPro[256] = {0};    // 每个灰度级所占像素比例: 为 该像素出现的次数/总像素 // 步骤一：计算灰度级中每个像素在整幅图像中的个数；灰度级8位为256级别0~255 for(int row = 0; row < srcMat.rows; row++) {     for(int col = 0; col < srcMat.cols; col++)     {         grayScale[srcMat.at<uchar>(row, col)]++;     } } // 步骤二：计算每个像素在整幅图像的概率分布，pixSum代表所有像素点 int pixSum =  srcMat.rows * srcMat.cols; for(int index = 0; index < 256; index++) {     // 计算概率：每级概率 = 每级像素点的数量 / 总像素点     grayPro[index] = (float)grayScale[index] / pixSum; } 

函数原型

 void equalizeHist( InputArray src,                 OutputArray dst ); 

• 参数一：InputArray类型的src，一般为mat，只能为单通道的；
• 参数二：InputOutputArray类型的dst，一般为mat，大小与src一样；

OpenCV提供了函数原型，一步到位，但是直方图的基础概念在整个图像处理中非常重要，直方图的理解请参照：

《OpenCV开发笔记（四十七）：红胖子8分钟带你深入了解直方图（图文并茂+浅显易懂+程序源码）》

Demo源码

      (补充：源码中用到了分离通道cv::splite()和通道合成cv::merge()，该部分请参照博文：《OpenCV开发笔记（十）：OpenCV图像颜色通道分离和图像颜色多通道混合》)

 void OpenCVManager::testEqualizeHist() {     QString fileName1 =  "E:/qtProject/openCVDemo/openCVDemo/modules/openCVManager/images/16.jpg";     cv::Mat srcMat = cv::imread(fileName1.toStdString());     cv::Mat dstMat;     int width = 300;     int height = 200;      cv::resize(srcMat, srcMat, cv::Size(width, height));      cv::String windowName = _windowTitle.toStdString();     cvui::init(windowName);      cv::Mat windowMat = cv::Mat(cv::Size(srcMat.cols * 2,                                          srcMat.rows * 5),                                 srcMat.type());      while(true)     {         // 刷新全图黑色         windowMat = cv::Scalar(0, 0, 0);          // 原图复制         cv::Mat mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 0, srcMat.rows * 1),                                 cv::Range(srcMat.cols * 0, srcMat.cols * 1));         cv::addWeighted(mat, 0.0f, srcMat, 1.0f, 0.0f, mat);          // 三通道分离，显示，然后三通道分别进行直方图均衡化，最终合成3个通道都均衡化的         {             cv::Mat matR;             cv::Mat matG;             cv::Mat matB;             // 分离3个通道，bgr，分别做直方图             std::vector<cv::Mat> vecChannels;             cv::split(srcMat, vecChannels);             // 分离b，g，r通道             // 生成一个空矩阵             cv::Mat emptyChannel(srcMat.rows, srcMat.cols, CV_8UC1);             for(int row = 0; row < emptyChannel.rows; row++)             {                 for(int col = 0; col < emptyChannel.cols; col++)                 {                     emptyChannel.at<uchar>(row, col) = 0;                 }             }             // r通道处理             {                 // 合成                 std::vector<cv::Mat> vec;                 vec.push_back(emptyChannel);                 vec.push_back(emptyChannel);                 vec.push_back(vecChannels.at(2));                 cv::merge(vec, dstMat);                 mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 1, srcMat.rows * 2),                                 cv::Range(srcMat.cols * 0, srcMat.cols * 1));                 cv::addWeighted(mat, 0.0f, dstMat, 1.0f, 0.0f, mat);                 // 均衡化                 cv::Mat equalChannel;                 cv::equalizeHist(vecChannels.at(2), equalChannel);                 std::vector<cv::Mat> vec2;                 vec2.push_back(emptyChannel);                 vec2.push_back(emptyChannel);                 vec2.push_back(equalChannel);                 cv::merge(vec2, dstMat);                 mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 1, srcMat.rows * 2),                                 cv::Range(srcMat.cols * 1, srcMat.cols * 2));                 cv::addWeighted(mat, 0.0f, dstMat, 1.0f, 0.0f, mat);                 matR = equalChannel.clone();             }             // g通道处理             {                 // 合成                 std::vector<cv::Mat> vec;                 vec.push_back(emptyChannel);                 vec.push_back(vecChannels.at(1));                 vec.push_back(emptyChannel);                 cv::merge(vec, dstMat);                 mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 2, srcMat.rows * 3),                                 cv::Range(srcMat.cols * 0, srcMat.cols * 1));                 cv::addWeighted(mat, 0.0f, dstMat, 1.0f, 0.0f, mat);                 // 均衡化                 cv::Mat equalChannel;                 cv::equalizeHist(vecChannels.at(1), equalChannel);                 std::vector<cv::Mat> vec2;                 vec2.push_back(emptyChannel);                 vec2.push_back(equalChannel);                 vec2.push_back(emptyChannel);                 cv::merge(vec2, dstMat);                 mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 2, srcMat.rows * 3),                                 cv::Range(srcMat.cols * 1, srcMat.cols * 2));                 cv::addWeighted(mat, 0.0f, dstMat, 1.0f, 0.0f, mat);                 matG = equalChannel.clone();             }             // b通道处理             {                 // 合成                 std::vector<cv::Mat> vec;                 vec.push_back(vecChannels.at(0));                 vec.push_back(emptyChannel);                 vec.push_back(emptyChannel);                 cv::merge(vec, dstMat);                 mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 3, srcMat.rows * 4),                                 cv::Range(srcMat.cols * 0, srcMat.cols * 1));                 cv::addWeighted(mat, 0.0f, dstMat, 1.0f, 0.0f, mat);                 // 均衡化                 cv::Mat equalChannel;                 cv::equalizeHist(vecChannels.at(0), equalChannel);                 std::vector<cv::Mat> vec2;                 vec2.push_back(equalChannel);                 vec2.push_back(emptyChannel);                 vec2.push_back(emptyChannel);                 cv::merge(vec2, dstMat);                 mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 3, srcMat.rows * 4),                                 cv::Range(srcMat.cols * 1, srcMat.cols * 2));                 cv::addWeighted(mat, 0.0f, dstMat, 1.0f, 0.0f, mat);                 matB = equalChannel.clone();             }             // 合成             std::vector<cv::Mat> vec;             vec.push_back(matB);             vec.push_back(matG);             vec.push_back(matR);             cv::merge(vec, dstMat);             mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 0, srcMat.rows * 1),                             cv::Range(srcMat.cols * 1, srcMat.cols * 2));             cv::addWeighted(mat, 0.0f, dstMat, 1.0f, 0.0f, mat);             // 灰度图的均衡化             {                // 灰度图                 cv::cvtColor(srcMat, dstMat, CV_BGR2GRAY);                 cv::cvtColor(dstMat, dstMat, CV_GRAY2BGR);                 mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 4, srcMat.rows * 5),                                 cv::Range(srcMat.cols * 0, srcMat.cols * 1));                 cv::addWeighted(mat, 0.0f, dstMat, 1.0f, 0.0f, mat);                 // 灰度图均衡化                 cv::cvtColor(srcMat, dstMat, CV_BGR2GRAY);                 cv::equalizeHist(dstMat, dstMat);                 cv::cvtColor(dstMat, dstMat, CV_GRAY2BGR);                 mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 4, srcMat.rows * 5),                                 cv::Range(srcMat.cols * 1, srcMat.cols * 2));                 cv::addWeighted(mat, 0.0f, dstMat, 1.0f, 0.0f, mat);             }         }         // 更新         cvui::update();         // 显示         cv::imshow(windowName, windowMat);         // esc键退出         if(cv::waitKey(25) == 27)         {             break;         }     } } 

工程模板：对应版本号v1.43.0

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