用OpenCV和C++绘制图像的灰度曲线

以下是使用OpenCV和C绘制图像的灰度曲线的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main() {
    Mat image = imread("image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

    int histSize = 256;
    float range[] = { 0, 256 };
    const float* histRange = { range };
    bool uniform = true, accumulate = false;

    Mat hist, histImage;
    calcHist(&image, 1, 0, Mat(), hist, 1, &histSize, &histRange, uniform, accumulate);

    int hist_w = 512, hist_h = 400;
    int bin_w = cvRound((double)hist_w / histSize);

    histImage = Mat(hist_h, hist_w, CV_8UC1, Scalar(255, 255, 255));

    normalize(hist, hist, 0, histImage.rows, NORM_MINMAX, -1, Mat());

    for (int i = 1; i < histSize; i++)
    {
        line(histImage, Point(bin_w * (i - 1), hist_h - cvRound(hist.at<float>(i - 1))),
            Point(bin_w * (i), hist_h - cvRound(hist.at<float>(i))),
            Scalar(0, 0, 0), 2, 8, 0);
    }

    namedWindow("灰度曲线", WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("灰度曲线", histImage);

    waitKey(0);

    return 0;
}

在这个示例代码中，首先导入了OpenCV和标准库头文件。然后，通过使用imread函数，将一张灰度图像读入到Mat对象中。

接下来，声明了绘制图像的一些基本参数，例如直方图的大小等等，并使用calcHist函数计算图像的直方图。

然后，定义了直方图绘制的一些属性，如绘制区域大小和每个bin的宽度等等。使用Mat类创建histImage对象，初始化为白色背景。

使用normalize函数对直方图进行归一化处理，以便将其绘制到histImage对象中。最后，使用for循环遍历每个bin，并绘制灰度曲线。

最后，创建一个窗口并将histImage对象的图像显示在其中，等待用户的任意按键触发终止程序的执行。