OpenCV4入门教程088：视频直方图

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本文实现截取视频中画面，计算直方图，并比较两幅图相似度。

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//---------------------------------【头文件、命名空间包含部分】-----------------------------
//      描述：包含程序所使用的头文件和命名空间
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
#include <iostream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <stdio.h>
using namespace cv;
using namespace std;

//-----------------------------------【全局变量声明部分】---------------------------------------
//      描述：声明全局变量
//---------------------------------------------------------------------------------------------------
int  nFrame_num = 0;
bool pause      = false;
bool tracking   = false;
Rect preselectROI, mySelectROI; //用于存放手选的矩形
bool comp = true;

Mat rhist, ghist, bhist;
int channels[] = {0, 1, 2};
// const int histsize[]={256,256,256};
const int    histsize[] = {16, 16, 16};
const int    histsize1  = 16;
float        rranges[]  = {0, 255};
float        granges[]  = {0, 255};
float        branges[]  = {0, 255};
float        range[]    = {0, 255};
const float *ranges1    = {range}; //这里的ranges就相当于一个双指针了
const float *ranges[]   = {
    rranges, granges,
    branges}; // ranges是个双指针，且前面一定要用const，即不可改变常量，提高程序的可读性和稳健性
// const float *ranges[]={{0,255},{0,255},{0,255}};

//-----------------------------------【onMouse( )函数】--------------------------------------
//      描述：鼠标回调函数
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
void onMouse(int event, int x, int y, int, void *) {
    if (event == cv::EVENT_LBUTTONDOWN) {
        mySelectROI.x = x;
        mySelectROI.y = y;
        tracking    = false;
    } else if (event == cv::EVENT_LBUTTONUP) {
        mySelectROI.width  = x - mySelectROI.x;
        mySelectROI.height = y - mySelectROI.y;
        tracking         = true;
        comp             = true;
        nFrame_num++; //选定后才算真正意义上的第一帧
        if (nFrame_num >= 10)
            nFrame_num = 10; //防止nFrame_num溢出
    }
}

//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
//      描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
int main(int argc, const char *argv[]) {
    Mat   frame, img;
    Mat   staRoiHist;
    MatND RoiHist;
    int   DRAW_H = 400, DRAW_W = 400;
    Mat   draw(DRAW_W, DRAW_H, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 0)); //建立一个显示直方图的图片，背景为纯黑色
    int   DRAW_BIN_W = cvRound(DRAW_W / histsize1);

    //打开摄像头
    VideoCapture cam(0);
    if (!cam.isOpened())
        return -1;

    cout << "\n\n\n\n\t程序运行成功，请用鼠标在窗口中两次框选需要计算直方图的区域。" << endl;
    //鼠标捕捉
    namedWindow("camera", 1);
    namedWindow("rgb_hist", 1);
    setMouseCallback("camera", onMouse,
                     0); //这里用的是面向对象的思想，只要有鼠标动作就会调用鼠标响应函数

    while (1) {
        if (!pause) //暂停按钮只需控制视频的读取
        {
            cam >> frame;
            if (frame.empty())
                break; // break此处跳出的是while语句，一般是跳出for或while语句，不要理解为跳出if语句
        }

        if (tracking) {
            Mat RoiImage(frame, mySelectROI);

            //-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
            //  calcHist():计算图像块的直方图矩阵
            //  calcHist(),第1个参数为原数组区域列表；第二个参数为有计算几个原数组；参数3为需要统计的通道索引数；参数4为操作掩码
            //  第5个参数为存放目标直方图矩阵；参数6为需要计算的直方图的维数；参数7为每一维的bin的个数；参数8为每一维数值的取值范围
            //  参数10为每个bin的大小是否相同的标志，默认为1，即bin的大小都相同；参数11为直方图建立时清除内存痕迹标志，默认为0，即清除
            //-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
            calcHist(&RoiImage, 1, channels, Mat(), RoiHist, 3, histsize,
                     ranges); //原数组区域RoiImage,1个源，需要统计的通道索引为{0,1,2},
                              //目标直方图RoiHist，3维，每一维的bin数histsize,取值范围为
                              // ranges,实际上计算出的目标矩阵类似一维矩阵。

            //---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
            //  normalize()：根据某种范数或者数值范围归一化数组
            //  normalize(),参数1表示需要归一化的数组；参数2为归一化后的目的数组;参数3表示输出数值的最小值/最大值或者输出数值的范数;
            //  参数4表示输出数值的最小值/最大值;参数5表示归一化数组使用的归一化类型，默认值为使用L2范数;参数6为对应元素的掩膜矩阵
            //  默认值为空，即不采用掩膜操作
            //---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
            normalize(RoiHist, RoiHist); //使用L2范数将RoiHist直方图原地归一化

            vector<Mat> rgb_planes; //这里的vector为向量，向量的数据类型为Mat结构体，向量的长度为3
            split(RoiImage, rgb_planes); //将rgb图分解到rgb_planes各个分量中
            calcHist(&rgb_planes[ 0 ], 1, 0, Mat(), rhist, 1, &histsize1, &ranges1);
            normalize(rhist, rhist, 0, DRAW_H, NORM_MINMAX); //进行最大最小值归一化
            calcHist(&rgb_planes[ 1 ], 1, 0, Mat(), ghist, 1, &histsize1, &ranges1);
            normalize(ghist, ghist, 0, DRAW_H, NORM_MINMAX);
            calcHist(&rgb_planes[ 2 ], 1, 0, Mat(), bhist, 1, &histsize1, &ranges1);
            normalize(bhist, bhist, 0, DRAW_H, NORM_MINMAX);
            if (nFrame_num == 1) {
                //                preselectROI=mySelectROI;
                preselectROI.x      = mySelectROI.x;
                preselectROI.y      = mySelectROI.y;
                preselectROI.width  = mySelectROI.width;
                preselectROI.height = mySelectROI.height;
                staRoiHist = RoiHist.clone(); //第一次选定目标，作为标准模板目标
            } else if (nFrame_num > 1 && comp == true) {
                //---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
                //  compareHist():比较2个直方图的相似度
                //  compareHist()，参数1为比较相似度的直方图1；参数2为比较相似度的直方图2；参数3为相似度的计算方式。有四种，
                //  分别为CV_COMP_CORREL,CV_COMP_CHISQR,CV_COMP_INTERSECT,CV_COMP_BHATTACHARYYA
                //---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
                double distence = compareHist(
                    staRoiHist, RoiHist,
                    cv::HISTCMP_INTERSECT); //计算后面选定的与这次选定的相似度，使用INTERSECT，值越大越相似
                printf("\n\t>与第1次选定的图像区域相似度为：%f\n", distence); //数组越大，相似度越大

                //显示直方图
                for (int i = 1; i < histsize1; i++) {
                    //画直线中要注意2点，因为图片的原点在左上角，而直方图坐标系的原点在左下角，所以高度值都需要被直方图图纸高度减掉，另外取一维直方图时只能用at运算符
                    line(draw,
                         Point(DRAW_BIN_W * (i - 1), DRAW_H - cvRound(rhist.at<float>((i - 1)))),
                         Point(DRAW_BIN_W * (i), DRAW_H - cvRound(rhist.at<float>(i))),
                         Scalar(255, 0, 0), 2, 8, 0);
                    line(draw,
                         Point(DRAW_BIN_W * (i - 1), DRAW_H - cvRound(ghist.at<float>((i - 1)))),
                         Point(DRAW_BIN_W * (i), DRAW_H - cvRound(ghist.at<float>(i))),
                         Scalar(0, 255, 0), 2, 8, 0);
                    line(draw,
                         Point(DRAW_BIN_W * (i - 1), DRAW_H - cvRound(bhist.at<float>((i - 1)))),
                         Point(DRAW_BIN_W * (i), DRAW_H - cvRound(bhist.at<float>(i))),
                         Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);
                }
                imshow("rgb_hist", draw);
                draw = Mat::zeros(DRAW_W, DRAW_H, CV_8UC3); //每画完一次直方图后都进行一次清0操作
                comp = false;
            }
            rectangle(frame, mySelectROI, Scalar(0, 255, 0), 2, 8); //手动选定一次就显示一次
        }                                                         // end tracking
        rectangle(frame, preselectROI, Scalar(0, 0, 255), 5, 8); //初始的选定目标一直不变
        imshow("camera", frame);

        //键盘响应
        char c = (char)waitKey(10);
        if (c == 27)
            break;
        switch (c) {
            case 'p': //暂停键
                pause = !pause;
                break;
            default:;
        }
    } // end while;
    return 0;
}

效果为

vh

OpenCV
#OpenCV #视频
OpenCV4入门教程088：视频直方图
https://blog.jackeylea.com/opencv/opencv-video-histogram/
作者
JackeyLea
发布于
2020年11月10日
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