OpenCV : calcHist함수를 이용한 histogram 구하기 - 컬러이미지에 대해

컬러이미지를 B, G, R채널별로 히스토그램 구하기

각 채널별로 히스토그램을 별도로 계산해야 한다. Gray이미지의 채널 1개에 대해 하던 방법대로 하되, 다만 B, G, R 채널별로 동일한 작업을 반복해야 한다.

<그림 1> 컬러이미지

<그림 2> Blue 채널의 히스토그램: 하늘이 진한 파랑과 중간 파랑이 많아서 해당 부분의 빈도수가 높은 것을 볼 수 있다.

<그림 3> Green채널의 히스토그램

<그림 4> Red 채널의 히스토그램: 원본이미지의 바위색깔이 전반적으로 불그스레한 계통이므로 진한 빨간 계통의 색이 많이 분포하는 것을 볼 수 있다.

<소스코드 1> 위의 결과를 만들기 위한 소스프로그램

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; #define SCALE 0.2 int main(int argc, char** argv) { if (argc != 2) { cout << " Provide image name to read" << endl; return -1; } Mat inputImg; inputImg = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR); resize(inputImg, inputImg, Size(), SCALE, SCALE, CV_INTER_AREA); MatND histogramB, histogramG, histogramR; const int channel_numbersB[] = { 0 }; // Blue const int channel_numbersG[] = { 1 }; // Green const int channel_numbersR[] = { 2 }; // Red float channel_range[] = { 0.0, 255.0 }; const float* channel_ranges = channel_range; int number_bins = 255; // R, G, B별로 각각 히스토그램을 계산한다. calcHist(&inputImg, 1, channel_numbersB, Mat(), histogramB, 1, &number_bins, &channel_ranges); calcHist(&inputImg, 1, channel_numbersG, Mat(), histogramG, 1, &number_bins, &channel_ranges); calcHist(&inputImg, 1, channel_numbersR, Mat(), histogramR, 1, &number_bins, &channel_ranges); // Plot the histogram int hist_w = 512; int hist_h = 400; int bin_w = cvRound((double)hist_w / number_bins); Mat histImageB(hist_h, hist_w, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 0)); normalize(histogramB, histogramB, 0, histImageB.rows, NORM_MINMAX, -1, Mat()); Mat histImageG(hist_h, hist_w, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 0)); normalize(histogramG, histogramG, 0, histImageG.rows, NORM_MINMAX, -1, Mat()); Mat histImageR(hist_h, hist_w, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 0)); normalize(histogramR, histogramR, 0, histImageR.rows, NORM_MINMAX, -1, Mat()); for (int i = 1; i < number_bins; i++) { line(histImageB, Point(bin_w*(i - 1), hist_h - cvRound(histogramB.at<float>(i - 1))), Point(bin_w*(i), hist_h - cvRound(histogramB.at<float>(i))), Scalar(255, 0, 0), 2, 8, 0); line(histImageG, Point(bin_w*(i - 1), hist_h - cvRound(histogramG.at<float>(i - 1))), Point(bin_w*(i), hist_h - cvRound(histogramG.at<float>(i))), Scalar(0, 255, 0), 2, 8, 0); line(histImageR, Point(bin_w*(i - 1), hist_h - cvRound(histogramR.at<float>(i - 1))), Point(bin_w*(i), hist_h - cvRound(histogramR.at<float>(i))), Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0); } namedWindow("Original", CV_WINDOW_AUTOSIZE); namedWindow("HistogramB", CV_WINDOW_AUTOSIZE); namedWindow("HistogramG", CV_WINDOW_AUTOSIZE); namedWindow("HistogramR", CV_WINDOW_AUTOSIZE); moveWindow("Original", 100, 100); moveWindow("HistogramB", 110, 110); moveWindow("HistogramG", 120, 120); moveWindow("HistogramR", 130, 130); imshow("Original", inputImg); imshow("HistogramB", histImageB); imshow("HistogramG", histImageG); imshow("HistogramR", histImageR); waitKey(0); return 0; }