详解为什么OpenCV的直方图计算函数calcHist()计算出的灰度值为255的像素个数为0

Posted 2022-04-21 昊虹算法

在使用OpenCV的直方图计算函数calcHist()时，发现灰度值为255的像素个数总是为0。
哪怕图像中灰度值为255的像素个数不为0，使用OpenCV的直方图计算函数calcHist()计算出的结果也为0。
一个例子如下：

//OpenCV版本3.0
//作者微信/QQ 2487872782
//有问题可以联系作者交流
//欢迎加入图像处理交流群，群号271891601

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"

#include <iostream>

int main( )

	// 读取源图像并转化为灰度图像
	cv::Mat srcImage = cv::imread("F:/material/images/P0027-coin-01.png");
	// 判断文件是否读入正确
	if( !srcImage.data ) 
		return 1;

	cv::Mat ImageGray;
	cv::cvtColor(srcImage,ImageGray,CV_BGR2GRAY);


	// 定义直方图参数
    const int channels[1]=0;
    const int histSize[1]=256;
    float pranges[2]=0,255;
    const float* ranges[1]=pranges;

	cv::MatND hist;

	cv::calcHist(&ImageGray,1,channels,cv::Mat(),hist,1,histSize,ranges);

	std::cout<<hist<<std::endl;

	// 找到图像像素的最大值
    double maxVal=0;
    cv::minMaxLoc(ImageGray, 0, &maxVal, 0, 0);
	std::cout<<"图像像素的最大值为："<<maxVal<<std::endl;

	return 0;

程序中用到的图片“P0027-coin-01.png”下载链接：
链接：https://pan.baidu.com/s/1k13r2DdhEXuXWlxV-IbxNA 提取码：kwgo
程序运行结果如下图所示：

从上面的截图可以看出，函数calcHist()计算出的灰度值为255的像素个数为0，但是从“图像像素的最大值为：255”这句话可以看出，其个数肯定不为0，至少是大于等于1的。
怎么会出现这样的情况呢？查阅函数calcHist()的官方文档，原型如下：

void cv::calcHist	(const Mat * images,
int 	nimages,
const int * 	channels,
InputArray 	mask,
OutputArray 	hist,
int 	dims,
const int * 	histSize,
const float ** 	ranges,
bool 	uniform = true,
bool 	accumulate = false 
)		

注意到第8个参数“ranges”的说明：
“ranges Array of the dims arrays of the histogram bin boundaries in each dimension. When the histogram is uniform ( uniform =true), then for each dimension i it is enough to specify the lower (inclusive) boundary of the 0-th histogram bin and the upper (exclusive) boundary”
注意上面这段说明中我标注为红色的单词。从这段话可知，这个ranges确定的灰度统计范围区间是左闭右开区间。
为什么OpenCV的这个函数不将这个ranges确定的灰度统计范围区间设为左闭右闭区间呢？
这要从直方图的绘制说起。
我们从一个简单的灰度直方图说起。
设现在我们要统计绘制的灰度直方图参数如下：
统计区间个数：2，即上面代码中的 histSize[1]=2;
灰度值统计范围：0~4，即上面代码中的 pranges[2]=0,4;
在这样的参数情况下，我们的直方图把0~4的灰度范围分为两个统计区间，分别为0~2和2~4，如下图所示：

这里关键要明白两个统计区间具体统计的是哪些灰度值的个数。
在第①个区间内，统计的是灰度值为0和1的像素个数，请注意，不包括右边界2的像素个数。
在第②个区间内，统计的是灰度值为2和3的像素个数，请注意，不包括右边界4的像素个数。
明白了上面红色标注的内容后，大家应该就明白了，如果我的灰度值统计范围为0~4，那么我在绘制直方图时是不需要右边界4的像素个数的，所以我也就不需要统计其相应的像素个数了。
同理，如果我的我的灰度值统计范围为0~255，那么我在绘制直方图时是不需要右边界255的像素个数的，所以我也就不需要统计其相应的像素个数了。这就是为什么函数calcHist()计算统计出的255灰度值像素个数为0的原因。
有时候我们又需要知道灰度值为255的像素个数，那怎么办呢？
很简单，把灰度值范围写为0~266就行了，即上面代码中的

float pranges[2]=0,255;

写为

float pranges[2]=0,256;

我们将上面的代码改成如下的代码：

//OpenCV版本3.0
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#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"

#include <iostream>

int main( )

	// 读取源图像并转化为灰度图像
	cv::Mat srcImage = cv::imread("F:/material/images/P0027-coin-01.png");
	// 判断文件是否读入正确
	if( !srcImage.data ) 
		return 1;

	cv::Mat ImageGray;
	cv::cvtColor(srcImage,ImageGray,CV_BGR2GRAY);


	// 定义直方图参数
    const int channels[1]=0;
    const int histSize[1]=256;
    float pranges[2]=0,256;
    const float* ranges[1]=pranges;

	cv::MatND hist;

	cv::calcHist(&ImageGray,1,channels,cv::Mat(),hist,1,histSize,ranges);

	std::cout<<hist<<std::endl;

	// 找到图像像素的最大值
    double maxVal=0;
    cv::minMaxLoc(ImageGray, 0, &maxVal, 0, 0);
	std::cout<<"图像像素的最大值为："<<maxVal<<std::endl;

	return 0;

讲到这里，相信大家也就明白了“为什么OpenCV的直方图计算函数calcHist()计算出的灰度值为255的像素个数为0”。如果还是不明白，可以添加博主的微信/QQ 2487872782 交流。