對OpenCV直方圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)CvHistogram的理解

1、前幾天被OpenCV的直方圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)CvHistogram弄得很糾結(jié)。上網(wǎng)一搜，也沒什么相關(guān)的資料。現(xiàn)在有點(diǎn)頭緒了，就寫點(diǎn)東西，讓后面的人好走一些吧。先來看看CvHistogram的定義：typedef struct CvHistogram int type; CvArr* bins; float threshCV_MAX_DIM2; /* For uniform histograms. */ float* thresh2; /* For non-uniform histograms. */ CvMatND mat; /* Embedded matrix header for array h

2、istograms. */CvHistogram;第一個(gè)成員type，相信大家都見過很多結(jié)構(gòu)都有其。比如：CvMat、CvMatND、IplImage(圖像結(jié)構(gòu)中，其用nSize成員代替)。這個(gè)成員用來區(qū)分各個(gè)類型的。OpenCV很多函數(shù)的原型都用到了一個(gè)CvArr*類型。這個(gè)類型說明可以接受一個(gè)CvMat或者IplImage類型的指針。這是我們對它的最初理解。其實(shí)，看過CvArr定義的人都知道，其實(shí)是typedef void CvArr；并非派生關(guān)系。 對于OPenCV函數(shù)內(nèi)部，得到的是一個(gè)void指針，這時(shí)就有必要確切的知道得到的到底是一個(gè)什么類型（是CvMat指針還是IplImage指針

3、，還是CvMatND指針）。這樣type的作用就體現(xiàn)了。第二個(gè) 成員bins。一個(gè)CvArr（即void）指針。大家可以先把其理解成一個(gè)快捷方式。其等于mat成員的data成員。等一下再說這個(gè)成員。第三個(gè)成員是thresh。是一個(gè)二維數(shù)組。而且第二維是2.設(shè)想一下，這個(gè)函數(shù)是求圖像的分布像素值（像素灰度值）分布情況。而不同的人，對不同的灰度值感興趣。這時(shí)，OpenCV就必須能夠讓用戶自行指定一個(gè)灰度值的范圍。這就需要一個(gè)上界和下界來指定一個(gè)范圍。這就是第二維的大小是2的原因。在講第一維前，先來說說直方圖的維數(shù)。一開始我對什么“一維直方圖”、“二維直方圖”不是很明。不知道怎么樣才算是二維的。后面

4、找到了一張二維直方圖才明白。學(xué)習(xí)OpenCV、網(wǎng)上都有很多一維的直方圖。我也在這里給出一個(gè)一維的直方圖：一維直方圖最重要的還是二維的直方圖。二維直方圖，其中第一維是16.第二維為8.大家可以在圖中看到最左邊的8條紅柱（當(dāng)然第一條是白色的）。其紅的程度不同。對于其他顏色也是分成了8中不同的程度。一共有16種。下面的是圖片的網(wǎng)址，還有代碼。BE%E5%83%8F%E9%A2%9C%E8%89%B2%E5%88%86%E5%B8%83%E7%9B%B4%E6%96%B9%E5%9B%BE現(xiàn)在，大家對直方圖的維數(shù)，應(yīng)該有一點(diǎn)認(rèn)識了。現(xiàn)在來說說thresh成員。正是因?yàn)橹狈綀D可以有多維的，所以，必須得用

5、thresh來指明各維的上下界。所以這個(gè)thresh成員是一個(gè)二維的指針?，F(xiàn)在到了thresh2成員。先一下這個(gè)問題：直方圖的bin的個(gè)數(shù)和各個(gè)bin的大小 是怎么確定的？bin的個(gè)數(shù)是通過cvCreateHist函數(shù)的參數(shù)來設(shè)定的。而各個(gè)bin的大小就有兩種情況了。1：每個(gè)bin都一樣大。2：每個(gè)bin的大小不一樣大。對于每個(gè)bin一樣大的話，bin的大小是比較容易解決的。相信大家都想到了，平均即可，因?yàn)橛辛松舷陆绾蚥in的個(gè)數(shù)。而對于種情況就要用到thresh2這個(gè)成員了。試想一下，要是不將每一個(gè)bin的大小設(shè)為一樣的話，那么就得由用戶自己設(shè)定每一個(gè)bin的大?。ň褪窃O(shè)定每一個(gè)bin的上下

6、界）。當(dāng)然要是多維的直方圖，那么就要為每一維的所有bin都設(shè)定上下界。這就需要一個(gè)二維數(shù)組來存儲這樣的數(shù)據(jù)。從CvHistogram這個(gè)結(jié)構(gòu)體可以看到thresh2成員是一個(gè)二維指針。這就是thresh2的來由了。最后一個(gè)成員mat。這個(gè)成員是用來存數(shù)據(jù)的。前面的bins指針其實(shí)是等于mat成員的data的。所以，只能在mat里存放數(shù)據(jù)了。cvCalcHist函數(shù)對圖像進(jìn)行操作后，得到了每一個(gè)bin的大小，并存放到mat的data成員指向的內(nèi)存中。至于bings成員。請看下面的代碼 if( type = CV_HIST_ARRAY ) hist->bins = cvInitMatNDHe

7、ader( &hist->mat, dims, sizes, CV_HIST_DEFAULT_TYPE ); cvCreateData( hist->bins ); else if( type = CV_HIST_SPARSE ) hist->bins = cvCreateSparseMat( dims, sizes, CV_HIST_DEFAULT_TYPE );所以，bins成員的值和mat里的data成員的值一樣。之所以說是快捷方式，應(yīng)該可以通過它可以快速得到存放直方圖信息的地址。mat成員還有一個(gè)dim的結(jié)構(gòu)體。這個(gè)結(jié)構(gòu)體的size成員用來存儲直方圖中各維的bin的個(gè)數(shù)。而該結(jié)構(gòu)體的step成員是從本維本數(shù)據(jù)跳到下本維的下一個(gè)數(shù)據(jù)的字節(jié)數(shù)。比如說，對于前面那個(gè)二維直方圖的例子。其dim0.step = 32;而dim1.step = 4.對于第二維來說，之所以是4.是因?yàn)槊恳粋€(gè)bin都是用float類型存儲的。所以跳4.就像一個(gè)float數(shù)組。下標(biāo)為2的地址和下標(biāo)為3的地址就是相差4