(一)圖像直方圖
要畫直方圖必須要安裝matplotlib庫，Matplotlib 是一個 Python 的 2D繪圖庫。
圖像直方圖是反映一個圖像像素分布的統計表，其橫坐标代表了圖像像素的種類，可以是灰階的，也可以是彩色的。縱坐标代表了每一種顔色值在圖像中的像素總數或者占所有像素個數的百分比。圖像是由像素構成，因為反映像素分布的直方圖往往可以作為圖像一個很重要的特征。直方圖的顯示方式是左暗又亮，左邊用于描述圖像的暗度，右邊用于描述圖像的亮度
python代碼
importcv2from matplotlib importpyplot as pltdefplot_demo(image):#numpy的ravel函數功能是将多元數組降為一維數組
plt.hist(image.ravel(), 256, [0, 256])
plt.show("直方圖")defimage_hist_demo(image):
color= {"blue", "green", "red"}#enumerate() 函數用于将一個可周遊的資料對象(如清單、元組或字元串)組合為一個索引序列，同時列出資料下标和資料，一般用在 for 循環當中。
for i, color inenumerate(color):
hist= cv2.calcHist([image], [i], None, [256], [0, 256])
plt.plot(hist, color=color)
plt.xlim([0,256])
plt.show()if __name__ == "__main__":
img= cv2.imread("img6.jpg")
cv2.namedWindow("input image", cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
cv2.imshow("input image", img)
plot_demo(img)
image_hist_demo(img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
運作結果：
(二)直方圖應用
直方圖均衡化是圖像處理領域中利用圖像直方圖對對比度進行調整的方法，是圖像增強的一個手段
python代碼
importcv2__author__ = "boboa"
#全局直方圖均衡化
defequal_hist_demo(image):
gray=cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
dst=cv2.equalizeHist(gray)
cv2.imshow("equal_hist_demo", dst)#局部直方圖均衡化
defclahe_demo(image):
gray=cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGRA2GRAY)
clahe= cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8))
dst=clahe.apply(gray)
cv2.imshow("clahe_demo", dst)if __name__ == "__main__":
img= cv2.imread("img7.jpg")
cv2.namedWindow("input image", cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
cv2.imshow("input image", img)
equal_hist_demo(img)
clahe_demo(img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
全局直方圖均衡化運作結果：
局部直方圖均衡化運作結果：
直方圖比較：對輸入的兩張圖像進行直方圖均衡化及直方圖計算步驟後，可以對兩個圖像的直方圖進行對比，并通過對比的結果得到一些我們想要的結論。
python代碼
importcv2importnumpy as np__author__ = "boboa"
defcreate_rgb_hist(image):
h, w, c=image.shape
rgbHist= np.zeros([16*16*16, 1], np.float32)
bsize= 256/16
for row inrange(h):for col inrange(w):
b=image[row, col, 0]
g= image[row, col, 1]
r= image[row, col, 2]
index= np.int(b/bsize)*16*16 + np.int(g/bsize)*16 + np.int(r/bsize)
rgbHist[np.int(index), 0]= rgbHist[np.int(index), 0]+1
returnrgbHistdefhist_compare(image1, image2):
hist1=create_rgb_hist(image1)
hist2=create_rgb_hist(image2)
match1=cv2.compareHist(hist1, hist2, cv2.HISTCMP_BHATTACHARYYA)
match2=cv2.compareHist(hist1, hist2, cv2.HISTCMP_CORREL)
match3=cv2.compareHist(hist1, hist2, cv2.HISTCMP_CHISQR)#巴氏距離越小越相似，相關性越大越相似，卡方越大越不相似
print("巴氏距離", match1)print("相關性", match2)print("卡方", match3)if __name__ == "__main__":
img1= cv2.imread("img5.jpg")
img2= cv2.imread("img6.jpg")
cv2.imshow("img1", img1)
cv2.imshow("img2", img2)
hist_compare(img1, img2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
運作結果
(三)直方圖反向投影
根據樣本的直方圖，找到圖像與樣本相似的地方，即反向投影技術。Opencv中文網站這樣說：所謂反向投影就是首先計算某一特征的直方圖模型，然後使用模型去尋找圖像中存在的該特征。
python代碼
importcv2from matplotlib importpyplot as plt__author__ = "boboa"
defhist2d_demo(image):
hsv=cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
hist= cv2.calcHist([image], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256])
cv2.imshow("hist2d", hist)
plt.imshow(hist, interpolation="nearest")
plt.title("2d histogram")
plt.show()def back_projection_demo(): #直方圖反向投影
sample = cv2.imread("sample.jpg")
target= cv2.imread("target.jpg")
roi_hsv=cv2.cvtColor(sample, cv2.COLOR_BGR2HSV)
target_hsv=cv2.cvtColor(target, cv2.COLOR_BGR2HSV)
cv2.imshow("sample", sample)
cv2.imshow("target", target)
roihist= cv2.calcHist([roi_hsv], [0, 1], None, [32, 32], [0, 180, 0, 256])
cv2.normalize(roihist, roihist, 0,255, cv2.NORM_MINMAX) #歸一化
dst = cv2.calcBackProject(target_hsv, [0, 1], roihist, [0, 180, 0, 256], 1)
cv2.imshow("backproject", dst)if __name__ == "__main__":
img= cv2.imread("target.jpg")#cv2.namedWindow("input image", cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
#cv2.imshow("input image", img)
#hist2d_demo(img)
back_projection_demo()
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
反向投影用于在輸入圖像(通常較大)中查找特定圖像(通常較小或者僅1個像素，以下将其稱為模闆圖像)最比對的點或者區域，也就是定位模闆圖像出現在輸入圖像的位置。