OpenCV图像特征之颜色直方图

OpenCV之颜色空间:

颜色空间RGB（Red 红色，Green 绿色，Blue 蓝色）

R的取值范围：0-255

G的取值范围：0-255

B的取值范围：0-255

颜色空间HSV （Hue 色相，Saturation 饱和度，intensity 亮度）

H的取值范围：0-179

S的取值范围：0-255

V的取值范围：0-255

颜色空间HLS (Hue 色相，lightness 亮度，Saturation 饱和度)

H的取值范围：0-179

L的取值范围：0-255

S的取值范围：0-255

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知道了一些常用的颜色空间各个通道的像素的取值范围，我们下面讨论颜色直方图

一维直方图：
 
比如，我们只计算上图S通道的直方图，并有30个bin。

#include<opencv2\core\core.hpp>
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp>

using namespace cv;

#include<iostream>

using namespace std;
int main(int argc ,char** argv)
{
 Mat src,hsv;
 if(argc != 2 || !(src = imread(argv[1],1)).data || src.channels() != 3)
  return -1;

//颜色空间的转换BGR转HSV
 cvtColor(src,hsv,CV_BGR2HSV);

//把H通道分为30个bin，把S通道等分为32bin
 int hbins  = 30;
 //int sbins = 32;
 //int histSize[] = {hbins,sbins};
 int histSize[] = {hbins};
 //H的取值范围 0-179
 float hranges [] = {0,180};
 //S的取值范围 0-255
 //float sranges [] ={0,255};
 //const float* ranges [] = {hranges,sranges};
 const float* ranges [] = {hranges};
 MatND hist;
 //我们根据图像第一个通道一维直方图
 int channels[] = {0};
 calcHist(&hsv,1,channels,Mat(),hist,1,histSize,ranges,true,false);

//输出直方图
 cout<<hist<<endl;
 return 0;
}

输出结果，肯定一个30维的向量：

解释：第一个数60571，就是代表H在[0,5]之间的像素点的个数，第二个数12194就是代表H在[6,11]之间的像素点的个数。