根据输入的灰度图像,分别计算图像的均值、方差等统计特征,并计算图像的直方图特征并以图形方式显示图像的直方图(用C或C++语言实现)用C或C+=语言写出代码
时间: 2024-02-12 07:08:18 浏览: 24
好的,下面是用C++语言实现计算图像统计特征和直方图的示例代码:
```c++
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
// 读入灰度图像
Mat img = imread("lena.png", IMREAD_GRAYSCALE);
// 计算均值和方差
Scalar mean, stddev;
meanStdDev(img, mean, stddev);
double meanVal = mean[0];
double stdDevVal = stddev[0];
// 输出结果
cout << "Mean: " << meanVal << endl;
cout << "Stddev: " << stdDevVal << endl;
// 计算直方图
int histSize = 256; // 直方图的横坐标范围
float range[] = {0, 256}; // 直方图的横坐标范围
const float* histRange = {range};
bool uniform = true, accumulate = false;
Mat hist;
calcHist(&img, 1, 0, Mat(), hist, 1, &histSize, &histRange, uniform, accumulate);
// 显示直方图
int histWidth = 512, histHeight = 400;
int binWidth = cvRound((double) histWidth/histSize);
Mat histImg(histHeight, histWidth, CV_8UC1, Scalar(255));
normalize(hist, hist, 0, histImg.rows, NORM_MINMAX, -1, Mat());
for (int i = 1; i < histSize; i++) {
line(histImg, Point(binWidth*(i-1), histHeight-cvRound(hist.at<float>(i-1))),
Point(binWidth*(i), histHeight-cvRound(hist.at<float>(i))),
Scalar(0), 2, 8, 0);
}
imshow("Histogram", histImg);
waitKey();
return 0;
}
```
这段代码中,我们使用了OpenCV库来读入图像、计算均值和方差、计算直方图、以图形方式显示直方图。具体来说,我们使用了`imread()`函数读入灰度图像,使用`meanStdDev()`函数计算均值和方差,使用`calcHist()`函数计算直方图,最后使用一些OpenCV的绘图函数来显示直方图。其中,`normalize()`函数用于将直方图进行归一化,使得直方图中的数值总和为1。
希望这段代码对你有所帮助!
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