## [C#] OpenCvSharp 히스토그램 적용 하기 코딩정보/OpenCv 2019-12-30 12:58:33 * * * 안녕하세요 이번 포스팅은 OpenCv를 통한 히스토그램을 확인 할 수 있는 히스토그램 적용하기 입니다 히스토그램이 뭔지 저도 잘 몰랐는데요 이번에 OpenCv를 공부하면서 생소한 이미지 관련 용어들을 많이 접하게 되네요 일단 구글에서 정의하는 히스토그램이란? **__『도수 분포표의 하나. 가로축에 계급을, 세로축에 도수를 취하고, 도수 분포의 상태를 직사각형의 기둥 모양으로 나타낸 그래프. 주상 도표(柱狀圖表).』__** 이렇게 정의하고 있습니다 무슨말인지..도통 감이 안오는데요.. 그래서 좀 더 구체적으로 검색을 해봤습니다  역시 어렵네요ㅎㅎ 좀 더 폭풍 검색을 해서 좀 더 이해가 쉬운 포스팅을 가져 왔습니다 1\. 히스토그램이란? 히스토그램은 이미지를 구성하는 픽셀값 분포에 대한 그래프입니다. X축은 픽셀값으로 범위는 0 ~ 255 사이입니다. Y축은 이미지에서 해당 픽셀값을 가진 픽셀의 개수입니다. 히스토그램의 왼쪽에는 가장 어두운 검은색 픽셀(0)의 갯수를 보여주며 오른쪽으로 갈 수록 밝은 픽셀의 갯수를 보여줍니다. 가장 이해가 되는 값인거 같습니다 여기서 X축과 Y축에 대한 이미지 설명입니다  아마 이미지의 밝기의 분포도를 보기 위한 그래프인거 같습니다 좀 더 자세한 부분은 다음 포스팅을 확인 하시면 좋을거 같습니다 (공개 여부를 확인하지 않고 링크한것이므로 문제가 될 시 삭제 조치 하겠습니다) <https://webnautes.tistory.com/1274> [ OpenCV Python 강좌 - 히스토그램(Histogram) 이미지에서 히스토그램을 구하는 방법과 응용으로 Histogram Equalization, CLAHE을 설명합니다. 다음 OpenCV Python 튜토리얼을 참고하여 강좌를 비정기적로 포스팅하고 있습니다. https://docs.opencv.org/4.0.0.. webnautes.tistory.com ](https://webnautes.tistory.com/1274) 다시 C#으로 넘어와서 OpenCv로 히스토그램을 적용시켜 보도록 하겠습니다 1\. 메뉴 등록 [디자인] \- Menu에 다음과 같이 "히스토그램" 메뉴를 등록해 주세요  [Source Code] \- 클릭 이벤트 생성 후 코딩  private void 히스토그램ToolStripMenuItem_Click(object sender, EventArgs e) { using (Hist Hi = new Hist()) using (IplImage temp = Hi.BuildHist(src)) { result = temp.Clone(); } pictureBoxIpl2.ImageIpl = result; } 2\. 히스토그램을 위한 클래스 생성 \- 클래스 추가 하기 (클래스명은 임의로 설정하셔도 됩니다)   [Source Code] using System; using System.Collections.Generic; using System.Text; using OpenCvSharp; namespace OpenCV_V1 { class Hist : IDisposable { IplImage DstHist; public IplImage BuildHist(IplImage src) { const int histSize = 64; float[] range0 = { 0, 256 }; float[][] ranges = { range0 }; // 화상의 읽기 using (IplImage srcImg = new IplImage(src.Size, BitDepth.U8, 1)) using (IplImage dstImg = new IplImage(src.Size, BitDepth.U8, 1)) using (IplImage histImg = new IplImage(new CvSize(400, 400), BitDepth.U8, 1)) using (CvHistogram hist = new CvHistogram(new int[] { histSize }, HistogramFormat.Array, ranges, true)) { src.CvtColor(srcImg, ColorConversion.BgrToGray); srcImg.Copy(dstImg); using (CvWindow windowImage = new CvWindow("image", WindowMode.AutoSize)) using (CvWindow windowHist = new CvWindow("histogram", WindowMode.AutoSize)) { // 트랙바가 동작되었을 때의 처리 CvTrackbar ctBrightness = null; CvTrackbar ctContrast = null; CvTrackbarCallback callback = delegate (int pos) { int brightness = ctBrightness.Pos - 100; int contrast = ctContrast.Pos - 100; // LUT의 적용 byte[] lut = CalcLut(contrast, brightness); srcImg.LUT(dstImg, lut); // 히스토그램 그리기 CalcHist(dstImg, hist); DrawHist(histImg, hist, histSize); // 윈도우에 표시 DstHist = histImg.Clone(); windowImage.ShowImage(dstImg); windowHist.ShowImage(histImg); dstImg.Zero(); histImg.Zero(); }; // 트랙바의 작성 ctBrightness = windowImage.CreateTrackbar("brightness", 100, 200, callback); ctContrast = windowImage.CreateTrackbar("contrast", 100, 200, callback); // 첫회 그리기 callback(0); // 키 입력대기 Cv.WaitKey(0); } return DstHist; } } //contrast와 brightness의 값으로부터 LUT의 값을 계산해, byte 배열로 돌려준다 private static byte[] CalcLut(int contrast, int brightness) { byte[] lut = new byte[256]; /* * The algorithm is by Werner D. Streidt * (http://visca.com/ffactory/archives/5-99/msg00021.html) */ if (contrast > 0) { double delta = 127.0 * contrast / 100; double a = 255.0 / (255.0 - delta * 2); double b = a * (brightness - delta); for (int i = 0; i < 256; i++) { int v = Cv.Round(a * i + b); if (v < 0) v = 0; if (v > 255) v = 255; lut[i] = (byte)v; } } else { double delta = -128.0 * contrast / 100; double a = (256.0 - delta * 2) / 255.0; double b = a * brightness + delta; for (int i = 0; i < 256; i++) { int v = Cv.Round(a * i + b); if (v < 0) v = 0; if (v > 255) v = 255; lut[i] = (byte)v; } } return lut; } //히스토그램 계산 private static void CalcHist(IplImage img, CvHistogram hist) { hist.Calc(img); float minValue, maxValue; hist.GetMinMaxValue(out minValue, out maxValue); Cv.Scale(hist.Bins, hist.Bins, ((double)img.Height) / maxValue, 0); } //히스토그램 그리기 private static void DrawHist(IplImage img, CvHistogram hist, int histSize) { img.Set(CvColor.White); int binW = Cv.Round((double)img.Width / histSize); for (int i = 0; i < histSize; i++) { img.Rectangle( new CvPoint(i * binW, img.Height), new CvPoint((i + 1) * binW, img.Height - Cv.Round(hist.Bins[i])), CvColor.Black, -1, LineType.AntiAlias, 0 ); } } public void Dispose() { if (DstHist != null) Cv.ReleaseImage(DstHist); } } } [결과창]  #c# #opencv #히스토그램 #이미지효과 #이미지필터 #opencvsharp