对OpenCV直方图的数据结构CvHistogram的理解.doc

上传人:sk****8 文档编号:3558317 上传时间:2019-06-04 格式:DOC 页数:3 大小:76KB
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1、前几天被 OpenCV 的直方图的数据结构 CvHistogram 弄得很纠结。上网一搜,也没什么相关的资料。现在有点头绪了,就写点东西,让后面的人好走一些吧。先来看看 CvHistogram 的定义:typedef struct CvHistogramint type;CvArr* bins;float threshCV_MAX_DIM2; /* For uniform histograms. */float* thresh2; /* For non-uniform histograms. */CvMatND mat; /* Embedded matrix header for array

2、histograms. */CvHistogram;第一个成员type,相信大家都见过很多结构都有其。比如:CvMat 、CvMatND、IplImage(图像结构中,其用nSize成员代替)。这个成员用来区分各个类型的。OpenCV很多函数的原型都用到了一个CvArr* 类型。这个类型说明可以接受一个 CvMat或者IplImage类型的指针。这是我们对它的最初理解。其实,看过CvArr定义的人都知道,其实是typedef void CvArr;并非派生关系。 对于OPenCV函数内部,得到的是一个void指针,这时就有必要确切的知道得到的到底是一个什么类型(是CvMat指针还是IplIma

3、ge指针,还是CvMatND指针)。这样type的作用就体现了。第二个 成员bins。一个CvArr(即void)指针。大家可以先把其理解成一个快捷方式。其等于mat成员的data成员。等一下再说这个成员。第三个成员是thresh。是一个二维数组。而且第二维是2.设想一下,这个函数是求图像的分布像素值(像素灰度值)分布情况。而不同的人,对不同的灰度值感兴趣。这时,OpenCV就必须能够让用户自行指定一个灰度值的范围。这就需要一个上界和下界来指定一个范围。这就是第二维的大小是2的原因。在讲第一维前,先来说说直方图的维数。一开始我对什么“一维直方图”、“二维直方图”不是很明。不知道怎么样才算是二维

4、的。后面找到了一张二维直方图才明白。学习OpenCV、网上都有很多一维的直方图。我也在这里给出一个一维的直方图:一维直方图最重要的还是二维的直方图。二维直方图,其中第一维是16.第二维为8.大家可以在图中看到最左边的8条红柱(当然第一条是白色的)。其红的程度不同。对于其他颜色也是分成了8中不同的程度。一共有16种。下面的是图片的网址,还有代码。http:/ 是怎么确定的?bin的个数是通过cvCreateHist函数的参数来设定的。而各个bin的大小就有两种情况了。1:每个bin都一样大。2:每个bin的大小不一样大。对于每个bin一样大的话,bin的大小是比较容易解决的。相信大家都想到了,平

5、均即可,因为有了上下界和bin的个数。而对于种情况就要用到thresh2这个成员了。试想一下,要是不将每一个bin的大小设为一样的话,那么就得由用户自己设定每一个bin的大小(就是设定每一个bin的上下界)。当然要是多维的直方图,那么就要为每一维的所有bin都设定上下界。这就需要一个二维数组来存储这样的数据。从CvHistogram这个结构体可以看到thresh2成员是一个二维指针。这就是thresh2的来由了。最后一个成员mat。这个成员是用来存数据的。前面的bins指针其实是等于mat成员的data的。所以,只能在mat里存放数据了。cvCalcHist函数对图像进行操作后,得到了每一个b

6、in的大小,并存放到mat的data成员指向的内存中。至于bings成员。请看下面的代码if( type = CV_HIST_ARRAY )hist-bins = cvInitMatNDHeader( cvCreateData( hist-bins );else if( type = CV_HIST_SPARSE )hist-bins = cvCreateSparseMat( dims, sizes, CV_HIST_DEFAULT_TYPE );所以,bins成员的值和mat里的data成员的值一样。之所以说是快捷方式,应该可以通过它可以快速得到存放直方图信息的地址。mat成员还有一个dim

7、的结构体。这个结构体的size成员用来存储直方图中各维的bin的个数。而该结构体的step成员是从本维本数据跳到下本维的下一个数据的字节数。比如说,对于前面那个二维直方图的例子。其dim0.step = 32;而dim1.step = 4.对于第二维来说,之所以是4.是因为每一个bin都是用float类型存储的。所以跳4.就像一个float数组。下标为2的地址和下标为3的地址就是相差4(字节)。而第一维是32.是因为有第二维有8个bin,每个bin为4位。所以要跳过8*4=32位。其实,要想出较好的理解这个结构,最好还是自己敲代码,写一个能执行的例子出来。看看结果。然后,在调试的情况下,进入OpenCV的函数内部看看。

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