H-S直方图的作用

为了刻画图像中颜色的直观特性，常常需要分析图像的HSV空间下的直方图特性。HSV空间是由色调、饱和度、以及亮度构成，因此在进行直方图计算时，需要先将源RGB图像转化为HSV颜色空间图像，然后将对应的H和S通道进行单元划分，再其二维空间上计算相对应直方图，再次在通过计算直方图空间上的最大值，归一化绘制相应的直方图信息。色相饱和度直方图通常应用在目标检测、特征分析以及目标特征跟踪等场景。

代码如下：

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include <stdio.h>
#include <string>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
	cv::Mat hsvMat;
	cv::Mat srcImage = cv::imread("C:\\Users\\LP\\Desktop\\C++\\ConsoleApplication4\\ConsoleApplication4\\RGBFlower4.jpg");
	
	if (srcImage.empty())
	{
		return -1;
	} 
	cv::imshow("原图像", srcImage);
	//灰度转换
	cv::Mat srcGray;
	cv::cvtColor(srcImage, hsvMat, CV_BGR2HSV);
	cv::imshow("hsvMat", hsvMat);
	//初始化灰度阶参数
	int hbins = 30;
	int sbins = 32;
	int histSize[] = {hbins, sbins};
	//灰度变化范围设置
	float hranges[] = {0, 180};
	//饱和度变化范围
	float sranges[] = {0, 256};
	const float* ranges[] = {hranges, sranges};
	cv::MatND hist;
	
	//选取计算直方图通道
	int channels[] = {0, 1};
	//计算当前通道直方图
	cv::calcHist(&hsvMat, 1, channels, cv::Mat(), hist, 2, histSize, ranges, true, false);
	double maxVal = 0;
	//找到直方图最大值
	cv::minMaxLoc(hist, 0, &maxVal, 0, 0);
	int scale = 10;
	cv::Mat histImage = cv::Mat::zeros(sbins*scale, hbins*10, CV_8UC3);
	//遍历H、S通道
	for (int h = 0; h < hbins; h++)
	{
		for (int s = 0; s < sbins; s++)
		{
			float binVal = hist.at<float>(h, s);
			//根据最大值计算变化范围
			int intensity = cvRound(binVal*255/maxVal);
			//绘图显示
			cv::rectangle(histImage, cv::Point(h*scale, s*scale), 
				cv::Point((h+1)*scale-1, (s+1)*scale-1), cv::Scalar::all(intensity), CV_FILLED);
		}
	}
	
	cv::imshow("H-S Histogram", histImage);
	cv::waitKey(0);
	return 0;
}