C# 如何使用EmguCV和C绘制直方图#

我需要绘制两种柱状图，即一维柱状图和三维柱状图。 我是EGU的新手，我在网上找到的所有样本都是C++或C.的，有没有使用C和EGUCV？

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感谢您的帮助。

以下代码将分割红绿色和蓝色直方图数据，并将它们放入一个浮点数组中，以供您使用

float[] BlueHist;
float[] GreenHist;
float[] RedHist;

Image<Bgr, Byte> img = new Image<Bgr, byte>("ImageFileName");

DenseHistogram Histo = new DenseHistogram(255, new RangeF(0, 255));

Image<Gray, Byte> img2Blue = img[0];
Image<Gray, Byte> img2Green = img[1];
Image<Gray, Byte> img2Red = img[2];


Histo.Calculate(new Image<Gray, Byte>[] { img2Blue }, true, null);
//The data is here
//Histo.MatND.ManagedArray
BlueHist = new float[256];
Histo.MatND.ManagedArray.CopyTo(BlueHist, 0);

Histo.Clear();

Histo.Calculate(new Image<Gray, Byte>[] { img2Green }, true, null);
GreenHist = new float[256];
Histo.MatND.ManagedArray.CopyTo(GreenHist, 0);

Histo.Clear();

Histo.Calculate(new Image<Gray, Byte>[] { img2Red }, true, null);
RedHist = new float[256];
Histo.MatND.ManagedArray.CopyTo(RedHist, 0);

float[]BlueHist；
绿色主义者；
浮动[]RedHist；
图像img=新图像（“图像文件名”）；
DenseShistogram Histo=新的DenseShistogram（255，新范围f（0255））；
图像img2Blue=img[0]；
图像img2Green=img[1]；
图像img2Red=img[2]；
历史计算（新图像[]{img2Blue}，真，空）；
//数据在这里
//历史博物馆
BlueHist=新浮点[256]；
历史材料管理材料（BlueHist，0）；
透明组织（）；
历史计算（新图像[]{img2Green}，真，空）；
GreenHist=新浮动[256]；
历史材料管理材料（GreenHist，0）；
透明组织（）；
历史计算（新图像[]{img2Red}，真，空）；
RedHist=新浮点[256]；
历史匹配管理数据集复制到（RedHist，0）；

这将生成灰度直方图：

float[] GrayHist;

Image<Gray, Byte> img_gray = new Image<Gray, byte>("ImageFileName");

Histo.Calculate(new Image<Gray, Byte>[] { img_gray }, true, null);
//The data is here
//Histo.MatND.ManagedArray
GrayHist = new float[256];
Histo.MatND.ManagedArray.CopyTo(GrayHist, 0);

float[]灰色历史；
图像img_gray=新图像（“图像文件名”）；
历史计算（新图像[]{img_gray}，真，空）；
//数据在这里
//历史博物馆
GrayHist=新浮点[256]；
历史匹配管理数据集（灰色历史，0）；

希望这有帮助

干杯

克里斯

[编辑]

要绘制直方图，您需要使用您自己的或设计的控件，如Zedgraph（这是随EMGU提供的），这是一篇关于codeproject的非常好的文章，展示了它的用法

干杯

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Chris在Emgu中显示直方图非常简单有趣。只要在表单上创建一个Historogrambox控件，然后在循环中调用它，就完成了

        histogramBox1.ClearHistogram();
        histogramBox1.GenerateHistograms(frame, 256);
        histogramBox1.Refresh();

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三维直方图

Image<Bgr, Byte>[] inp = new Image<Bgr, byte>("fileName.jpg");
int nBins = 256;
DenseHistogram hist = new DenseHistogram(new int[] { nBins, nBins, nBins }, new RangeF[] { new RangeF(0, 255), new RangeF(0, 255), new RangeF(0, 255) });
hist.Calculate(inp.Split(), false, null);

// To get value of single bin
int b = 255; int g = 0; int r = 0;  //blue
int count = Convert.ToInt32(hist.MatND.ManagedArray.GetValue(b, g, r));  //count = no of pixels in color Bgr(b,g,r)

//To get all values in a single array
List<Tuple<Bgr, int>> histVal = new List<Tuple<Bgr, int>>(nBins * nBins * nBins);
for (int i = 0; i < nBins; i++)
    for (int j = 0; j < nBins; j++)
        for (int k = 0; k < nBins; k++)
            histVal.Add(new Tuple<Bgr, int>(new Bgr(i, j, k), Convert.ToInt32(hist.MatND.ManagedArray.GetValue(i, j, k))));

int nBins = 256;
float[] valHist = new float[nBins];
Image<Gray, Byte>[] inp = new Image<Gray, byte>("fileName.jpg");
DenseHistogram hist = new DenseHistogram(nBins, new RangeF(0, 255));
hist.Calculate(new Image<Gray, Byte>[] { inp }, true, null);
hist.MatND.ManagedArray.CopyTo(valHist,0);

Image[]inp=新图像（“fileName.jpg”）；
int-nBins=256；
DenseHistogram hist=新的DenseHistogram（新的int[]{nBins，nBins，nBins}，新的RangeF[]{newrangef（0255），新的RangeF（0255），新的RangeF（0255）}）；
hist.Calculate（inp.Split（），false，null）；
//获取单个存储单元的值
int b=255；int g=0；int r=0//蓝色
int count=Convert.ToInt32（hist.MatND.ManagedArray.GetValue（b，g，r））//计数=彩色Bgr（b、g、r）中的像素数
//获取单个数组中的所有值
List histVal=新列表（nBins*nBins*nBins）；
对于（int i=0；i

一维直方图

Image<Bgr, Byte>[] inp = new Image<Bgr, byte>("fileName.jpg");
int nBins = 256;
DenseHistogram hist = new DenseHistogram(new int[] { nBins, nBins, nBins }, new RangeF[] { new RangeF(0, 255), new RangeF(0, 255), new RangeF(0, 255) });
hist.Calculate(inp.Split(), false, null);

// To get value of single bin
int b = 255; int g = 0; int r = 0;  //blue
int count = Convert.ToInt32(hist.MatND.ManagedArray.GetValue(b, g, r));  //count = no of pixels in color Bgr(b,g,r)

//To get all values in a single array
List<Tuple<Bgr, int>> histVal = new List<Tuple<Bgr, int>>(nBins * nBins * nBins);
for (int i = 0; i < nBins; i++)
    for (int j = 0; j < nBins; j++)
        for (int k = 0; k < nBins; k++)
            histVal.Add(new Tuple<Bgr, int>(new Bgr(i, j, k), Convert.ToInt32(hist.MatND.ManagedArray.GetValue(i, j, k))));

int nBins = 256;
float[] valHist = new float[nBins];
Image<Gray, Byte>[] inp = new Image<Gray, byte>("fileName.jpg");
DenseHistogram hist = new DenseHistogram(nBins, new RangeF(0, 255));
hist.Calculate(new Image<Gray, Byte>[] { inp }, true, null);
hist.MatND.ManagedArray.CopyTo(valHist,0);

int-nBins=256；
float[]valHist=新的float[nBins]；
Image[]inp=新图像（“fileName.jpg”）；
DenseShistogram hist=新的DenseShistogram（nBins，新范围F（0255））；
计算（新图像[]{inp}，true，null）；
历史匹配管理数据集CopyTo（valHist，0）；

必须按照以下步骤将Emgu.CV.UI.dll添加到Windows窗体中的工具箱中，以便使用Emgu CV提供的所有Windows窗体控件（包括Historogrambox）

首先，您需要在designer视图中打开表单。从工具箱中，在“常规”列的空白处单击鼠标右键。这将弹出一个选择菜单，其中“选择项目”选项可用，请参见下图

然后，点击“选择项目”；您将看到一个“选择工具箱项”对话框。从那里单击对话框右下角的“浏览…”按钮

从“打开”对话框中选择“Emgu.CV.UI.dll”文件，单击“打开”按钮。 现在您应该注意到ImageBox控件已添加到“选择工具箱项”对话框中。单击“确定”。然后，您应该注意添加到工具箱中的以下控件（适用于3.10版Emgu。其他一些版本的Emgu可能有其他控件或缺少以下提到的控件。）

• 组织染色体
• 图像盒
• MatrixBox
• PanAndZoomPictureBox

然后，您应该能够按照自己认为合适的方式将其拖放到表单上，并使用Emgu CV构建的Windows表单控件。或者您应该能够以编程方式使用它们：

Form frm = new Form();
var img = CvInvoke.Imread(this.PictureBox.ImageLocation, Emgu.CV.CvEnum.LoadImageType.Grayscale).ToImage<Gray, Byte>();

HistogramBox histo = new HistogramBox();

histo.ClearHistogram();
histo.GenerateHistograms(img, 256);
histo.Dock = DockStyle.Fill;
histo.Refresh();

frm.Controls.Add(histo);

frm.ShowDialog(); 

Form frm=new Form（）；
var img=CvInvoke.Imread（this.PictureBox.ImageLocation，Emgu.CV.CvEnum.LoadImageType.Grayscale）.ToImage（）；
HistogramBox histo=新的HistogramBox（）；
清晰直方图（）；
生成直方图（img，256）；
历史船坞=船坞式填充；
刷新历史（）；
frm.对照组。添加（历史）；
frm.ShowDialog（）；

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这个答案来源于教程。

计算的第一个参数是图像数组。这是不是意味着我可以给它{img2Blue，img2Red，img2Green}它可以计算所有的值？你能演示一下这个用法吗？非常感谢。只需快速更正Chris的帖子

DenseHistogram Histo=newdensehistogram（255，newrangef（0255））应该是
DenseHistogram Histo=新的DenseHistogram（256，新的范围f（0，256））否则，您将丢失255位中的任何值，正如我刚刚创建by图像的拉普拉斯算子时所经历的那样。