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//------------------------------【头文件、命名空间包含部分】---------------------------
//          描述：包含程序所使用的头文件和命名空间
//-------------------------------------------------------------------------------------
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
using namespace cv;
//-----------------------------------【main( )函数】-------------------------------------
//          描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始执行
//-------------------------------------------------------------------------------------
Mat drawHist(Mat srcImage)
{
	//【2】定义变量
	MatND dstHist;       // 在cv中用CvHistogram *hist = cvCreateHist
	int dims = 1;
	float hranges[] = { 0, 255 };
	const float *ranges[] = { hranges };   // 这里需要为const类型
	int size = 256; //设定bin数目，必须和灰度级数目相等，这里是0到255，所以size为256
	int channels = 0;
	//【3】计算图像的直方图
	//void calcHist(const Mat* images, int nimages,
	//	const int* channels, InputArray mask,
	//	OutputArray hist, int dims, const int* histSize,
	//	const float** ranges, bool uniform = true, bool accumulate = false)
	//参数1表示需要用来计算直方图的源图像序列，因此可以允许有多张大小一样，数据类型相同的图像被用来统计其直方图特征。
	//参数2表示的就是使用多少张图像序列中的图像用于计算直方图。
	//参数3的出现主要是考虑到输入的每一张图像有可能是多通道的，比如说RGB图就是3通道的，那么从统计意义上来讲，一张RGB图其实就是3张单通道的图像，而计算直方图时其本质也是针对单张图像进行的。这里虽然我们输入的图像序列images中有很多图片，但是并不是每一张图片的每一个通道都会被用来计算。所以参数3的功能是指定哪些通道的图像被用来计算（后面的解释都假设图像序列中图像是3通道的，那么有的图像可能有多个通道都被用来计算，有的图像可能连一个通道都没有被采用），这时参数3里面保存的是通道的序号，那么图像序列images中的第一张图片的通道序号（假设图像时3通道的）为0, 1, 2；images中第二张图片的图像序列接着上一次的，为3, 4, 5, ；依次类推即可。
	//参数4是mask掩膜操作，即指定每张图片的哪些像素被用于计算直方图，这个掩膜矩阵不能够针对特定图像设定特定的掩膜，因此在这里是一视同仁对待的。
	//参数5是保存计算的直方图结果的矩阵，有可能是多维矩阵。
	//参数6是需要计算的直方图的维数。
	//参数7是所需计算直方图的每一维的大小，即每一维bin的个数。
	calcHist(&srcImage, 1, &channels, Mat(), dstHist, dims, &size, ranges);    // cv 中是cvCalcHist
	int scale = 1;
	Mat dstImage(size * scale, size, CV_8U, Scalar(0));
	//【4】获取最大值和最小值
	double minValue = 0;
	double maxValue = 0;
	minMaxLoc(dstHist, &minValue, &maxValue, 0, 0);  //  在cv中用的是cvGetMinMaxHistValue
	//【5】绘制出直方图
	//saturate_cast<int>(double v)           { return cvRound(v); }
	int hpt = saturate_cast<int>(0.9 * size);//防止溢出,hpt=230
	for (int i = 0; i < 256; i++)
	{
		float binValue = dstHist.at<float>(i);           //   注意hist中是float类型    而在OpenCV1.0版中用cvQueryHistValue_1D
		int realValue = saturate_cast<int>(binValue * hpt / maxValue);
		rectangle(dstImage, Point(i*scale, size - 1), Point((i + 1)*scale - 1, size - realValue), Scalar(255));
	}
	return dstImage;
}
int main()
{
	// 【1】加载源图像
	Mat srcImage, dstImage;
	srcImage = imread("1.jpg", 1);
	if (!srcImage.data) { printf("读取图片错误，请确定目录下是否有imread函数指定图片存在~！ \n"); return false; }
	// 【2】转为灰度图并显示出来
	cvtColor(srcImage, srcImage, COLOR_BGR2GRAY);
	imshow("原始图", srcImage);
	Mat histSrc = drawHist(srcImage);
	imshow("histSrc", histSrc);
	// 【3】进行直方图均衡化
	equalizeHist(srcImage, dstImage);
	Mat histDst = drawHist(dstImage);
	imshow("histDst", histDst);
	// 【4】显示结果
	imshow("经过直方图均衡化后的图", dstImage);
	// 等待用户按键退出程序
	waitKey(0);
	return 0;
}