HS.rar_hs直方图_opencv舌_site:www.pudn.com_舌

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78 浏览量 2022-09-23 17:37:08 上传评论收藏 11.92MB RAR 举报

在图像处理领域，舌象分析是中医诊断的重要组成部分，它涉及到对舌头颜色、纹理等特征的精确识别。HS直方图是一种在HSV色彩空间中分析图像的方法，它可以帮助我们更好地理解并提取舌象的关键信息。HSV色彩空间相较于RGB空间更能符合人类对颜色的直观感知，其中H代表色相（Hue），S代表饱和度（Saturation），V代表亮度（Value）。 OpenCV是一个强大的计算机视觉库，它提供了丰富的函数和算法用于图像处理和分析。在本项目中，`HS直方图`是通过OpenCV实现的，目的是分析舌象的色相和饱和度分布，从而帮助识别舌质的变化。直方图是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。在HSV色彩空间中，直方图可以用来量化和比较不同图像或图像的不同部分的颜色分布。色相（Hue）是颜色的基本属性，对应彩虹中的红、橙、黄、绿、青、蓝、紫。在HS直方图中，色相轴通常取0到360度，每个角度代表一个特定的颜色。分析舌象时，色相信息可以帮助我们识别舌头的正常色泽或者某些疾病的征兆，比如红色可能提示热证，青紫色可能表示寒凝或瘀血。饱和度（Saturation）表示颜色的纯度，0表示灰色，100%表示完全饱和的颜色。在舌象分析中，饱和度的变化可能反映舌苔的厚薄、润燥等状态。例如，饱和度较高的颜色可能意味着舌苔较厚，而饱和度较低则可能表示舌苔较薄或脱苔。 OpenCV中的直方图计算通常使用`cv::calcHist()`函数，该函数接受图像、通道选择、边界值以及直方图的维度等参数。在舌象分析的场景下，我们需要对HSV色彩空间中的H和S通道分别进行直方图计算，以便获取舌象的色相和饱和度分布。在实际应用中，完成HS直方图的计算后，我们还需要进行直方图均衡化或直方图匹配等操作，以增强图像的对比度或者使不同图像之间的色度分布更具可比性。这可以通过`cv::equalizeHist()`等函数实现。此外，还可以使用阈值分割、边缘检测等技术进一步提取舌象的轮廓和特征。通过HS直方图和OpenCV，我们可以对舌象图像进行深入的分析，从而辅助中医诊断，提高诊疗的准确性和效率。这个项目中的"HS.rar"文件可能包含了实现这一过程的代码和样例图像，供研究者或开发者参考和学习。

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#include <cv.h> #include <highgui.h> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int main( int argc, char** argv ) { Mat src=imread("3.jpg"); Mat hsv; cvtColor(src,hsv,CV_BGR2HSV); int hbins = 30, sbins = 32; int histSize[] = {hbins, sbins}; float hranges[] = { 0, 180 }; float sranges[] = { 0, 256 }; const float* ranges[] = { hranges, sranges }; MatND hist; int channels[] = {0, 1}; calcHist( &hsv, 1, channels, Mat(), hist, 2, histSize, ranges,true, false ); normalize( hist,hist,1); double maxVal=0; minMaxLoc(hist, 0, &maxVal, 0, 0); int scale = 10; Mat histImg = Mat::zeros(sbins*scale, hbins*10, CV_8UC3); for( int h = 0; h < hbins; h++ ) for( int s = 0; s < sbins; s++ ) { float binVal = hist.at<float>(h, s); int intensity = cvRound(binVal*255/maxVal); rectangle( histImg, Point(h*scale, s*scale),Point( (h+1)*scale - 1, (s+1)*scale - 1),Scalar::all(intensity),CV_FILLED ); } namedWindow( "Source", 1 ); imshow( "Source", src ); namedWindow( "H-S Histogram", 1 ); imshow( "H-S Histogram", histImg ); waitKey(); }