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在数字图像处理中，二维直方图是一种强大的工具，用于同时分析图像中两个通道的像素值分布。与一维直方图（通常用于单通道图像）不同，二维直方图能够捕捉两个通道之间的关系，从而提供更丰富的图像特征信息。这种分析在许多应用中具有重要意义，例如图像分割、目标检测、特征匹配以及图像增强等。
二维直方图的应用
图像分割：通过分析两个通道的联合分布，可以更准确地识别和分离图像中的不同区域。例如，在医学图像中，二维直方图可以帮助区分不同的组织类型。
目标检测：在复杂背景中，某些目标可能具有独特的颜色特征。二维直方图可以用于描述这些特征，并帮助定位目标。
特征匹配：在图像配准或拼接中，二维直方图可以作为特征描述符，用于匹配图像之间的相似区域。
图像增强：通过分析两个通道的联合分布，可以设计更有效的增强算法，改善图像的视觉效果。
二维对应两个通道，应该有两个bins,分别对应两个通道的横坐标，以HSV格式的为例子，分为亮度与色域。
第一步是将输入的图片转到HSV格式：
cvtColor(image,image,COLOR_BGR2HSV);定义所需要的参数：
const int hbins = 30,sbins = 32;int hist_bins[] = {hbins,sbins};float h_ranges[] = {0,180};float s_ranges[] = {0,256};const float* ranges[] = {h_ranges,s_ranges};int hs_channel[]={0,1};hbins是亮度的横坐标，sbins是色度的横坐标 ，h_ranges是亮度像素的范围，s_ranges是色度像素的最大最小范围，hs_channel是用于标明通道的，0就是亮度通道，1就是色度通道。
整体代码如下：
void Demo::calicHist_2D_Demo(Mat &image)
{cvtColor(image,image,COLOR_BGR2HSV);// imshow("HSV",image);const int hbins = 30,sbins = 32;int hist_bins[] = {hbins,sbins};float h_ranges[] = {0,180};float s_ranges[] = {0,256};const float* ranges[] = {h_ranges,s_ranges};int hs_channel[]={0,1};Mat hs_hist;calcHist(&image,1,hs_channel,Mat(),hs_hist,2,hist_bins,ranges);// ---------- 1. 归一化到 0~255 ----------normalize(hs_hist, hs_hist, 0, 255, NORM_MINMAX);// ---------- 2. 生成可显示的 8 位单通道图 ----------Mat histImg(sbins, hbins, CV_8UC1);for (int y = 0; y < sbins; ++y){uchar* row = histImg.ptr<uchar>(y);for (int x = 0; x < hbins; ++x){row[x] = saturate_cast<uchar>(hs_hist.at<float>(y, x));}}// ---------- 3. 伪彩色增强 ----------Mat colorMap;applyColorMap(histImg, colorMap, COLORMAP_JET);// ---------- 4. 放大显示 ----------resize(colorMap, colorMap, Size(hbins * 10, sbins * 10), 0, 0, INTER_NEAREST);// ---------- 5. 显示 ----------imshow("H-S 2D Histogram", colorMap);waitKey(0);
}由于这是二维直方图，所以呈现的效果就是色素块的堆积，越亮就代表出现的最多。
