如何从2D数据生成OpenCV 1D直方图

Question

我有一个像（x，y）这样的成对值的数据集。例如：x的范围从-40到60，y的范围从0到100。最初，它们存储在std::vector<std::pair<float,float>>中，但在循环中，我将它们转换为2通道cv::Mat，以便能够将其传递给OpenCV的cv::calcHist函数。我想实现这样的1D直方图：在这里。由于我实际上有两个数据范围，我总是得到一个2D直方图作为cv::calcHist的结果cv::Mat，但我基本上想基于x轴的给定bin_size x_bin来计算y中值的平均值。

举个例子：x的范围从-40到60，所需的bins=10，bin_size=10，数据点（x，y）：（-35，10），（-39，20）然后，1D直方图将需要计算从-40到-30的区间的y＝（10+20）/2的平均值。

因此，每个bin的总和不应该是落在特定bin范围内的值的简单计数，而是值的平均值。

我希望我能用一种可以理解的方式来说明这个问题。感谢您的帮助。

Answer 1

我不认为OpenCV的cv::calcHist能够给你想要的，尤其是因为你正试图基于X获取Y的统计数据。无论如何，没有OpenCV也不难做到这一点。

void calcHist(const std::vector<std::pair<float, float>>& data, const float min_x, const float max_x, const int num_bins, std::vector<float>& hist)
{
  hist.resize(num_bins, 0.f);
  std::vector<int> hist_counts(num_bins, 0);
  float bin_size = (max_x-min_x)/num_bins;
  for (const auto& p : data) {
    // Assign bin
    int bin = static_cast<int>((p.first-min_x)/bin_size);
    // Avoid out of range
    bin = std::min(std::max(bin, 0), num_bins-1);
    hist[bin] += p.second;
    hist_counts[bin]++;
  }
  // Compute average
  for (int i = 0;i < num_bins; ++i) {
    if (hist_counts[i]) {
      hist[i] /= static_cast<float>(hist_counts[i]);
    }
  }
}