Создание гистограммы / графика из массива значений

Я нашел cvplot полезным, хотя и очень ограниченным: http://code.google.com/p/cvplot/

Также довольно легко встраивать python и подавать команды matplotlib it из c ++. Я использовал это для создания красивых графиков, которые вы точно не получите от cvplot.
Вот быстрый и грязный класс, за которым следует пример, но без doco (конечно, есть куча doco для matplotlib):

// Interface to Python's Matplotlib
#include <Python.h>
using namespace std;

class PyPlot
{
private:
// Singleton Constructor
PyPlot() : locked(false)
{
Py_SetProgramName("argv[0]");  /* optional but recommended */
Py_Initialize();

PyRun_SimpleString(
"import numpy as np\n""import matplotlib.pyplot as plt\n""import matplotlib.text as text\n""import matplotlib as mpl\n");
}

~PyPlot()
{
Py_Finalize();
}// prevent copies of singleton
PyPlot(PyPlot const&);    // No  implemention
void operator=(PyPlot const&); // No implementionstring to_string(double dval)
{
return std::to_string(long double(dval));
}

string to_string(int ival)
{
return std::to_string(long long(ival));
}public:
// get singleton instance
static PyPlot& getInstance()
{
static PyPlot    instance; // Guaranteed to be destroyed.
// Instantiated on first use.
return instance;
}

// prevent reentry to Matplotlib's show()
bool locked;inline void print_time()
{
PyRun_SimpleString("from time import time,ctime\n""print 'Today is',ctime(time())\n");
}

inline void exec(string command)
{
PyRun_SimpleString(command.c_str());
}

inline void show()
{
locked = true;
exec("plt.show()\n");
locked = false;
}

inline void title(string s, string args = "")
{
string command = "plt.title(r'" + s + "'";
if(args.length() != 0)
command += ", " + args;
command += ")\n";
exec(command);
}

inline void xlabel(string s, string args = "")
{
string command = "plt.xlabel(r'" + s + "'";
if(args.length() != 0)
command += ", " + args;
command += ")\n";
exec(command);
}

inline void ylabel(string s, string args = "")
{
string command = "plt.ylabel(r'" + s + "'";
if(args.length() != 0)
command += ", " + args;
command += ")\n";
exec(command);
}

inline void legend(string args = "")
{
string command = "plt.legend(";
if(args.length() != 0)
command += args;
command += ")\n";
exec(command);
}

template <typename T>
inline void define_vector(string name, vector<T> values)
{
string command = name + " = [";

vector<T>::iterator it;
for(it = values.begin(); it != values.end(); it++)
{
command += to_string(*it);

if(it + 1 != values.end())
command += ", ";
}
command += "]\n";
exec(command);
}

template <typename T>
inline void plot(vector<T> x, vector<T> y, string args = "")
{
define_vector("x", x);
define_vector("y", y);

string command = "plt.plot(x, y";
if(args.length() != 0)
command += ", " + args;
command += ")\n";
exec(command);
}

template <typename T>
inline void plot(vector<T> y, string args = "")
{
define_vector("y", y);
vector<int> x;
for(unsigned int i = 0; i < y.size(); i ++)
x.push_back(i);

define_vector("x", x);

string command = "plt.plot(x, y";
if(args.length() != 0)
command += ", " + args;
command += ")\n";
exec(command);
}

inline void example()
{
double xa[] = {0.5,   0.7,   0.9 ,   1.3 ,   1.7 ,   1.8};
vector<double> x;
x.assign(xa, xa + 6);

double ya[] = {0.1 ,   0.2 ,   0.75 ,   1.5 ,   2.1 ,   2.4};
vector<double> y;
y.assign(ya, ya + 6);

plot(x, y);
plot(x, y, "'go', markersize=20");

exec(
"plt.xticks( np.arange(0,3) )\n""plt.yticks( np.arange(0,2.5,0.2) )\n");
xlabel("x axis");
ylabel("y axis");
title("My Plot Example");
show();
}
};

#endif

Затем используйте это так:

PyPlot &plt = PyPlot::getInstance();

std::vector<int> values;

plt.exec("mpl.rcParams['font.family']='Times New Roman'\n""mpl.rcParams['lines.linewidth'] = 2\n""mpl.rcParams['axes.linewidth'] = 3\n""mpl.rc('xtick', labelsize=12)\n""mpl.rc('ytick', labelsize=12)\n""ax = plt.gca()\n""ax.set_ylim(0, 100)\n");

plt.plot(values, "'go-', label='values'");
plt.ylabel("Value", "fontsize=14");
plt.xlabel("Index", "fontsize=14");
plt.show();

Это команды matplotlib, необходимые для создания гистограммы:
http://matplotlib.org/examples/api/histogram_demo.html

И, конечно, вам нужно установить Python. Все отлично работает с Python 2.7.3 / Win 7 / VS2010 / OpenCV 2.4.4