1.彩色图像直方图
彩色图像由于内部有三个通道，不能直接计算直方图，需要提取RGB三个通道数据，分别计算直方图。每个通道计算直方图的方法与灰度图像直方图计算方法一致。
实例代码如下：
  1 #include <vtkAutoInit.h>
  2 VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingOpenGL);
  3  
  4 #include <vtkSmartPointer.h>
  5 #include <vtkBMPReader.h>
  6 #include <vtkImageData.h>
  7 #include <vtkXYPlotActor.h>
  8 #include <vtkProperty2D.h>
  9 #include <vtkTextProperty.h>
 10 #include <vtkImageExtractComponents.h>
 11 #include <vtkImageAccumulate.h>
 12  
 13 #include <vtkImageActor.h>
 14 #include <vtkRenderer.h>
 15 #include <vtkRenderWindow.h>
 16 #include <vtkRenderWindowInteractor.h>
 17  
 18 int main()
 19 {
 20     vtkSmartPointer<vtkBMPReader> reader =
 21         vtkSmartPointer<vtkBMPReader>::New();
 22     reader->SetFileName("lena.bmp");
 23     reader->Update();
 24  
 25     int numComponents = reader->GetOutput()->GetNumberOfScalarComponents();
 26  
 27     //
 28     vtkSmartPointer<vtkXYPlotActor> plot =
 29         vtkSmartPointer<vtkXYPlotActor>::New();
 30     plot->ExchangeAxesOff();
 31     plot->SetLabelFormat("%g");
 32     plot->SetXTitle("灰度值");
 33     plot->SetYTitle("像素频率");
 34     plot->SetXValuesToValue();
 35     plot->GetProperty()->SetColor(1.0, 1.0, 1.0);
 36     plot->GetAxisLabelTextProperty()->SetColor(0, 0, 0);
 37     plot->GetAxisTitleTextProperty()->SetColor(0, 0, 0);
 38  
 39     double colors[3][3] = { { 1, 0, 0 }, { 0, 1, 0 }, { 0, 0, 1 } };
 40     const char* labels[3] = { "Red", "Green", "Blue" };
 41     int xmax = 0;
 42     int ymax = 0;
 43     for (int i = 0; i < numComponents; ++i)
 44     {
 45         vtkSmartPointer<vtkImageExtractComponents> extract =
 46             vtkSmartPointer<vtkImageExtractComponents>::New();
 47         extract->SetInputConnection(reader->GetOutputPort());
 48         extract->SetComponents(i);
 49         extract->Update();
 50  
 51         double range[2];
 52         extract->GetOutput()->GetScalarRange(range);
 53         int extent = static_cast<int> (range[1]) - static_cast<int>(range[0]) - 1;
 54         
 55         vtkSmartPointer<vtkImageAccumulate> histogram =
 56             vtkSmartPointer<vtkImageAccumulate>::New();
 57         histogram->SetInputConnection(reader->GetOutputPort());
 58         histogram->SetComponentExtent(0,extent, 0, 0, 0, 0);
 59         histogram->SetComponentOrigin(range[0], 0, 0);
 60         histogram->SetComponentSpacing(1, 0, 0);
 61         histogram->SetIgnoreZero(1);
 62         histogram->Update();
 63  
 64         if (range[1] > xmax)
 65         {
 66             xmax = range[1];
 67         }
 68         if (histogram->GetOutput()->GetScalarRange()[1] > ymax)
 69         {
 70             ymax = histogram->GetOutput()->GetScalarRange()[1];
 71         }
 72         plot->AddDataSetInput(histogram->GetOutput());
 73         plot->SetPlotColor(i, colors[i]);
 74         plot->SetPlotLabel(i, labels[i]);
 75         plot->LegendOn();
 76     }
 77     plot->SetXRange(0, xmax);
 78     plot->SetYRange(0, ymax);
 79     /
 80     vtkSmartPointer<vtkImageActor> imgActor =
 81         vtkSmartPointer<vtkImageActor>::New();
 82     imgActor->SetInputData(reader->GetOutput());
 83     
 84     double imgView[4] = { 0.0, 0.0, 0.5, 1.0 };
 85     double histView[4] = { 0.5, 0.0, 1.0, 1.0 };
 86     vtkSmartPointer<vtkRenderer> imgRender =
 87         vtkSmartPointer<vtkRenderer>::New();
 88     imgRender->SetViewport(imgView);
 89     imgRender->AddActor(imgActor);
 90     imgRender->SetBackground(1.0, 0.0, 0.0);
 91  
 92     vtkSmartPointer<vtkRenderer> histRender =
 93         vtkSmartPointer<vtkRenderer>::New();
 94     histRender->SetViewport(histView);
 95     histRender->AddActor(plot);
 96     histRender->SetBackground(1.0, 1.0, 1.0);
 97     /
 98     vtkSmartPointer<vtkRenderWindow> rw =
 99         vtkSmartPointer<vtkRenderWindow>::New();
100     rw->AddRenderer(imgRender);
101     rw->AddRenderer(histRender);
102     rw->SetSize(640, 320);
103     rw->SetWindowName("RGB-Image Histogram");
104  
105     vtkSmartPointer<vtkRenderWindowInteractor> rwi =
106         vtkSmartPointer<vtkRenderWindowInteractor>::New();
107     rwi->SetRenderWindow(rw);
108     rwi->Initialize();
109  
110     rwi->Start();
111     return 0;
112 }
上面代码说明了怎样计算彩色图像直方图。
计算直方图的主要代码段是27-61行。由于彩色图像不能直接计算直方图，因此需要先通过vtkImageExtractComponents来提取每个通道图像，然后再利用vtkImageAccumulate统计直方图。在本例中计算直方图的间隔取(1, 0, 0)，即每个灰度计算统计一个频率，而且灰度起点为图像的最小灰度值，这样间隔的个数即为：最大灰度值减去最小灰度值，再减1，如第37行代码。同时，设置了SetIgnoreZero()为1，即在统计直方图时，像素值为0的像素不进行统计。
在灰度图像直方图实例中，我们使用的是vtkBarChartActor柱状图来显示直方图，在本例中则使用vtkXYPlotActor曲线来表示直方图。
vtkXYPlotActor类可以用来显示二维曲线，它可以接收多个输入数据，如本例中我们输入了三条曲线，分别是图像红色分量直方图区域，绿色分量直方图曲线和蓝色分量直方图曲线。SetXRange()和SetYRange()用来设置X轴和Y轴的数据范围，另外还可以设置X轴和Y轴的名字，曲线的标题等属性，详细可以查阅vtkXYPlotActor类的文档。vtkXYPlotActor类是一个vtkActor2D的子类，因此定义相应的vtkRenderer，vtkRenderWindow和vtkRenderWindowInteractor对象建立可视化管道来显示图像直方图曲线。
本例的显示效果如下：
其中，红色曲线代码红色分量的直方图，绿色代表绿色分量的直方图曲线，蓝色代码蓝色分量的直方图曲线。
VTK 图像统计_彩色直方图计算_灰度值