从 OpenCV 直方图中获取值答案

【问题标题】：Get values from OpenCV Histogram从 OpenCV 直方图中获取值
【发布时间】：2014-05-03 15:54:43
【问题描述】：

我在 OpenCV 中有一个简单的练习，但似乎无法让它发挥作用。我正在尝试确定图像部分中的边缘密度。这是我遵循的过程： 1.从图像中拉取子图像 2.使用Canny在subImage中找边 3. 创建二值图像的阈值 4.为二值图像创建直方图 5. 获取二进制图像中“开启”的像素数（255） 6.计算“边缘密度”为numPixelsOn/totalPixels

我检查了上面 1,2,3 的结果，结果看起来还可以。第 4 步和第 5 步似乎给我带来了麻烦。

这是我计算直方图的代码：

      int histSize = 256; // bin size
      float range[] = { 0, 256} ;
      const float* histRange = { range };

      bool uniform = true;
      bool accumulate = false;

      Mat hist;

      /// Compute the histograms:
      calcHist( &gray, 1, 0, Mat(), hist, 1, &histSize, &histRange, uniform, accumulate );

这似乎不起作用。当我在调用 calcHist 后检查 hist 时，它没有数据（即 data == 0）......或者我不明白我在看什么。

现在，为了访问直方图中的“bin”，我尝试了很多方法。首先我尝试了这个：

  uchar* p;
  p = hist.ptr<uchar>(0);
  double edgePixels = p[255];

我也试过用：

cvQueryHistValue_1D(hist,255); // #include <opencv2/legacy/compat.hpp>

这不会编译。给出了 2 个错误：'cv::Mat' 没有重载成员 'operator ->'，并且 'bins': is not a member of 'cv::Mat'

我想我需要一些帮助。

【问题讨论】：

为什么需要直方图？仅遍历渐变图像或仅使用 sum(I)/255 来获取打开的像素数不是更容易吗？最后，使用 Canny 不是一个好主意，因为它是高度非线性的，因此可重复性很差。最好使用简单的 Sobel 求和 sqrt(hor_grad^2+ver_grad^2) 来获得更好的边缘度量。
@Vlad - 感谢您的建议。尽管我很高兴获得有关直方图的帮助，但您的 cmets 是有道理的。我不完全理解您关于如何使用 Sobel 来更好地衡量“边缘”的评论。您是否建议我只使用 cv::Sobel 函数而不是 cv::Canny？再次感谢！
我建议您使用绝对值（平方和的总和或 sqrt）作为绝对梯度的估计值。它比 Canny 更快、更稳定。后者执行大量非线性操作，因此如果您需要这些属性，则不是非常可重复且不适合匹配。另一方面，它甚至对弱连续边缘也很敏感。

标签： opencv histogram

【解决方案1】：

你的第三个参数有一个错误 - 通道，应该是一个数组，所以你应该这样称呼它

 int histSize = 256; // bin size
 float range[] = { 0, 256} ;
 const float* histRange = { range };

 bool uniform = true;
 bool accumulate = false;

 Mat hist;

 int channels[] = {0};

 /// Compute the histograms:
 calcHist( &gray, 1, channels, Mat(), hist, 1, &histSize, &histRange, uniform, accumulate );

您还应该调用：

hist.at<float>(0);

为了获得你的价值，OpenCV 将它们存储为浮点数，这就是你在使用 uchar 时得到 0 的原因，因为 uchar 小于浮点数，并且数字存储得足够小，无法填充第一口。

【讨论】：

谢谢！！完美签出。