如何在 OPenCV 中计算 32 位浮点图像的图像直方图

【问题标题】：How to calculate image histogram of 32bit floating point image in OPenCV如何在 OPenCV 中计算 32 位浮点图像的图像直方图
【发布时间】：2014-11-05 12:52:57
【问题描述】：

我想计算图像的直方图，像素的类型为 32F（32 位浮点）。 “calcHist”函数的参数值应该是什么： - 暗淡 - 垃圾箱 - 范围

【问题讨论】：

等一下。首先解释一下，you 将如何对浮点数据进行 bin ；)
这就是问题所在。浮点表示值介于 0 和 1 之间，可能是数百万个可能的值。
有一个将 32F Mat 映射到 unsigned char Mat 的 opencv 函数。然后你可以简单地调用 calcHist 函数。它会为您提供可能对您来说足够好的直方图的近似值。
那是什么函数？
转换为：docs.opencv.org/doc/user_guide/ug_mat.html。你可以做一个基础研究来发现

标签： opencv histogram

【解决方案1】：

嗯，我已经做过很多次了。像这样：

cv::Mat matSrc;    // this is a CV_32FC1 normalised image

int nHistSize = 65536;
float fRange[] = { 0.0f, 1.0f };
const float* fHistRange = { fRange };

cv::Mat matHist;
cv::calcHist(&matSrc, 1, 0, cv::Mat(), matHist, 1, &nHistSize, &fHistRange);

正如in the documentation 所说，描述源数组：

源数组。它们都应该具有相同的深度， CV_8U 或 CV_32F ，和相同的大小。它们中的每一个都可以有任意数量的渠道。

所以支持 CV_32F。在这种情况下，范围（在我的示例中为 0.0 到 1.0）被分箱到所需的箱数中（在我的示例中为 65536）。

【讨论】：

这会对具有全亮度像素（即 1.0）的图像产生问题，因为限制的上限是独占 per docs。相反，你可以试试float fRange[] = { 0.f, 1.f + FLT_EPSILON };