OpenCVとVisual C++による画像処理と認識（５）----- ヒストグラムを作成し、equalizeHist関数で画像を補正する -----

OpenCVの関数を使って、実際にヒストグラムを採る機会はあまりない。ヒストグラムを採らなくても、ヒストグラムを平均化するequalizeHist関数を使えば画像のコントラストを補正することができるし、compareHist関数で、画像の類似性を調べることもできる。 ここでは、ヒストグラムの仕組みを理解するために、まずOpenCVの関数をなるべく使わないでヒストグラムを作成し、次いで、便利なOpenCV関数をフルに活用して同様の処理を試みる。カラー画像の表色系を変えて、equalizeHist関数で画像を改善する例も示す。 ヒストグラムとは ヒストグラムは、デジカメや画像ソフトでおなじみで、画像が明るいか暗いか、メリハリのあるかないかなどを知ることができる。 画像全体のピクセルに対し、個々のピクセルの値に応じてカウンタbinの計数値を増やして行き、全体の傾向をグラフ化したのがヒスト