OpenCV-Python之圖像直方圖的繪制

• 圖像直方圖的兩個基本屬性：range[0， 256]和bins(組塊)
• 直方圖無空間資訊
• 中間灰階級像素多，動态範圍小，圖像對比度低
• 直方圖均勻分布時圖像最清晰

  

  圖像的直方圖是用來表現圖像中亮度分布的直方圖,給出的是圖像中某個亮度或者某個範圍亮度下共有幾個像素,即統計一幅圖某個亮度像素數量。

b

i

n

s

i

z

e

=

圖

像

中

不

同

像

素

值

的

個

數

b

i

n

的

數

目

bin_{size}=\frac{圖像中不同像素值的個數}{bin的數目}

binsize​=bin的數目圖像中不同像素值的個數​

方法一：利用matplotlib

import numpy as np
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt

def histogram_demo(image):
    plt.hist(image.ravel(), 256, [0, 256])#ravel函數功能是将多元數組降為一維數組
    plt.show()

image = cv.imread('./data/lena.jpg', 1)
cv.imshow('souce image', image)
histogram_demo(image)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
           

1. numpy的ravel函數功能是将多元數組降為一維數組
2. hist函數原型：

hist(x, bins=None, range=None, density=None, weights=None, cumulative=False, bottom=None, histtype='bar', align='mid', orientation='vertical', rwidth=None, log=False, color=None, label=None, stacked=False, normed=None, hold=None, data=None, **kwargs)
           

方法二： 利用OpenCV的API

def image_hist(image): #畫三通道圖像的直方圖
   color = ("blue", "green", "red")#畫筆顔色的值可以為大寫或小寫或隻寫首字母或大小寫混合
   for i, color in enumerate(color):
       hist = cv.calcHist([image], [i], None, [256], [0, 256])
       plt.plot(hist, color=color)
       plt.xlim([0, 256])
   plt.show()

image = cv.imread('./data/lena.jpg', 1)
cv.imshow('souce image', image)
image_hist(image)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
           

calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate]]) 
           

• images參數表示輸入圖像，傳入時應該用中括号[ ]括起來
• channels參數表示傳入圖像的通道，如果是灰階圖像，那就不用說了，隻有一個通道，值為0，如果是彩色圖像（有3個通道），那麼值為0,1,2,中選擇一個，對應着BGR各個通道。這個值也得用[ ]傳入。
• mask參數表示掩膜圖像。如果統計整幅圖，那麼為None。主要是如果要統計部分圖的直方圖，就得構造相應的掩膜來計算。
• histSize參數表示灰階級的個數，需要中括号，比如[256]
• ranges參數表示像素值的範圍，通常[0,256]。此外，假如channels為[0,1],ranges為[0,256,0,180],則代表0通道範圍是0-256,1通道範圍0-180。
• hist參數表示計算出來的直方圖。