zhifangtu.rar_opencv均值_opencv方差_opencv均值_求灰度直方图资源-CSDN文库

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在OpenCV库中，处理图像和视频数据是其核心功能之一。本教程将深入探讨如何使用OpenCV来计算图像或视频帧的灰度直方图，并从中获取均值和方差，这些都是图像处理中的基本概念。让我们理解灰度直方图。灰度直方图是表示图像亮度分布的一种统计方法，它将图像的每个像素值（0到255）映射到一个频数，展示在哪个亮度级别上像素最集中。这有助于分析图像的光照、对比度和整体亮度分布。在OpenCV中，`cv::Mat`对象用于存储图像数据。我们需要读取视频的每一帧，将其转换为灰度图像。使用`cvtColor()`函数可以实现这一转换，参数设置为`COLOR_BGR2GRAY`，将BGR彩色图像转换为灰度图像。接下来，计算灰度直方图。OpenCV的`calcHist()`函数为此目的服务。我们需要提供输入图像、定义的通道数、灰度级范围（通常为0-255）、直方图的尺寸（通常是256，因为有256个可能的灰度值），以及直方图的存储位置。确保在调用此函数之前，先设定好归一化选项，以确保结果可比较。计算完直方图后，我们可以从直方图中获取均值和方差。均值代表了图像的平均亮度，可以通过累加所有灰度值的频数并除以总像素数来得到。方差则反映了亮度的离散程度，是均值的平方差的平均值，它可以帮助我们理解图像的亮度变化范围。均值的计算公式是： ```cpp double mean = cv::mean(image_gray)[0]; ``` 而方差的计算涉及直方图的累积分布： ```cpp double variance = 0; for (int i = 0; i < histogramSize; i++) { double binValue = histogram.at<int>(i); variance += (i - mean) * (i - mean) * binValue; } variance /= totalPixels; ``` 其中，`histogramSize`是直方图的大小，`histogram`是计算的直方图，`totalPixels`是图像的总像素数。这个过程对于每一帧视频都要重复，从而可以跟踪视频中亮度和对比度的变化。在实际应用中，这些信息可能用于视频处理、图像增强、目标检测等任务。在给定的文件"fc84cb160b5a"中，可能包含了示例代码或结果图像，这些资源可以帮助你更好地理解上述概念，并动手实践这个过程。记得解压文件后查看具体内容。通过OpenCV计算灰度直方图、求均值和方差，可以深入了解图像的亮度特性，这对于理解和处理视觉数据至关重要。掌握这些基础技巧，将为你在计算机视觉领域探索更复杂的问题打下坚实基础。

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fc84cb160b5a

video.cpp 2KB

#include<iostream> using namespace std; #include<stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include <cv.h> #include <ctype.h> #include "highgui.h" int main( int argc , char** argv) { IplImage* frame; IplImage * histImage; float ranges[]={0,255}; float* Range[1]={&ranges[0]}; int Bin=256; CvCapture* capture=cvCreateFileCapture("test.avi"); cvNamedWindow("Video",1); cvNamedWindow( "Histogram", 1 ); cout<<capture<<endl; if(capture==NULL) { cout<<"NO capture"<<endl; return 1; } while(1) { frame=cvQueryFrame(capture); if(!frame) break; IplImage* R = cvCreateImage( cvGetSize(frame), 8, 1 ); IplImage* G = cvCreateImage( cvGetSize(frame), 8, 1 ); IplImage* B = cvCreateImage( cvGetSize(frame), 8, 1 ); IplImage* Grey=cvCreateImage(cvGetSize(frame),8,1); cvCvtColor(frame, Grey, CV_BGR2GRAY); cvCvtPixToPlane(frame,R,G,B,0); CvHistogram* R_hist; CvHistogram* G_hist; CvHistogram* B_hist; CvHistogram* Grey_hist; R_hist= cvCreateHist( 1, &Bin, CV_HIST_ARRAY, Range); G_hist= cvCreateHist( 1, &Bin, CV_HIST_ARRAY, Range); B_hist= cvCreateHist( 1, &Bin, CV_HIST_ARRAY, Range); Grey_hist= cvCreateHist( 1, &Bin, CV_HIST_ARRAY, Range); cvCalcHist( &R, R_hist); cvCalcHist( &G, G_hist); cvCalcHist( &B, B_hist); cvCalcHist( &Grey, Grey_hist); histImage=cvCreateImage(cvSize(256,600),8,3); histImage->origin = 1; for(int i=0;i<Bin;i++) { cvLine(histImage,cvPoint(i,0),cvPoint(i,int(cvQueryHistValue_1D(R_hist,i)/50)),CV_RGB(i,0,0)); cvLine(histImage,cvPoint(i,150),cvPoint(i,int(cvQueryHistValue_1D(G_hist,i)/50)+150),CV_RGB(0,i,0)); cvLine(histImage,cvPoint(i,300),cvPoint(i,int(cvQueryHistValue_1D(B_hist,i)/50)+300),CV_RGB(0,0,i)); cvLine(histImage,cvPoint(i,450),cvPoint(i,int(cvQueryHistValue_1D(Grey_hist,i)/50)+450),CV_RGB(i,i,i)); } cvShowImage("Video",frame); cvShowImage( "Histogram", histImage ); char c=cvWaitKey(33); if(c==27) break; } cvReleaseCapture(&capture); cvReleaseImage(&frame); cvReleaseImage(&histImage); cvDestroyWindow("video"); cvDestroyWindow("Histogram"); return 1; }