36、直方图的基本操作与高级应用

直方图的基本操作与高级应用

一、直方图的基本操作

直方图的数据结构与矩阵和图像数组的数据结构相同，但对这种数据结构的特定解释引出了一些专门针对直方图的新操作。下面介绍一些常见的基本操作。

1. 直方图归一化

在处理直方图时，首先需要将信息累积到各个区间（bin）中。之后，通常希望以归一化的形式处理直方图，使每个区间代表分配给整个直方图的总事件数的一部分。在 C++ API 中，可以通过以下两种方式实现：

cv::Mat normalized = my_hist / sum(my_hist)[0];

或者使用 cv::normalize 函数：

cv::normalize( my_hist, my_hist, 1, 0, NORM_L1 );

2. 直方图阈值处理

有时候，需要对直方图进行阈值处理，例如丢弃所有计数小于某个最小值的区间。与归一化类似，此操作可以使用标准的数组阈值函数来完成：

cv::threshold(
  my_hist,                           // 输入直方图
  my_thresholded_hist,               // 结果，所有小于阈值的值设为零
  threshold,                         // 阈值
  0,