【OpenCV 例程200篇】45. 圖像的灰度直方圖

歡迎關(guān)注 『OpenCV 例程200篇』 系列，持續(xù)更新中
歡迎關(guān)注 『Python小白的OpenCV學(xué)習(xí)課』 系列，持續(xù)更新中

圖像直方圖是反映圖像像素分布的統(tǒng)計表，橫坐標(biāo)代表像素值的取值區(qū)間，縱坐標(biāo)代表每一像素值在圖像中的像素總數(shù)或者所占的百分比。 灰度直方圖是圖像灰度級的函數(shù)，用來描述每個灰度級在圖像矩陣中的像素個數(shù)。

灰度直方圖反映了圖像中的灰度分布規(guī)律，直觀地表現(xiàn)了圖像中各灰度級的占比，很好地體現(xiàn)出圖像的亮度和對比度信息：灰度圖分布居中說明亮度正常，偏左說明亮度較暗，偏右表明亮度較高；狹窄陡峭表明對比度降低，寬泛平緩表明對比度較高。

根據(jù)直方圖的形態(tài)可以判斷圖像的質(zhì)量，通過調(diào)控直方圖的形態(tài)可以改善圖像的質(zhì)量。

OpenCV 提供了函數(shù) cv2.calcHist 可以計算直方圖，Numpy 中的函數(shù) np.bincount 也可以實現(xiàn)同樣的功能。

函數(shù)說明：

cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate ]]) → hist

函數(shù) cv2.calcHist 可以計算一維直方圖或二維直方圖，函數(shù)的參數(shù) images, channels, histSize, ranges 在計算一維直方圖時也要帶 [] 號。

參數(shù)說明：

• images：輸入圖像，用 [] 括號表示
• channels： 直方圖計算的通道，用 [] 括號表示
• mask：掩模圖像，一般置為 None
• histSize：直方柱的數(shù)量，一般取 256
• ranges：像素值的取值范圍，一般為 [0,256]
• 返回值 hist：返回每一像素值在圖像中的像素總數(shù)，形狀為 (histSize,1)

注意：

• 參數(shù) images, channels, histSize, ranges 都要帶 [] 號。
• mask 是與 images 大小相同的掩模圖像，掩模為 0 的區(qū)域不作處理。不使用掩模時設(shè)為 None。
  3. channels 設(shè)置對彩色圖像的指定通道計算直方圖，灰度圖像時設(shè)為 0。
  4. Numpy 中的函數(shù) np.bincount 也可以實現(xiàn)同樣的功能，但該函數(shù)返回值的形狀為 (histSize,)

例程：1.57 圖像的灰度直方圖

# 1.57 圖像的灰度直方圖img = cv2.imread("../images/imgLena.tif", flags=0) # flags=0 讀取為灰度圖像histCV = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256]) # OpenCV 函數(shù) cv2.calcHisthistNP, bins = np.histogram(img.flatten(), 256)print(histCV.shape, histNP.shape) # histCV: (256, 1), histNP: (256,)plt.figure(figsize=(10,3))plt.subplot(131), plt.imshow(img, cmap='gray', vmin=0, vmax=255), plt.title("Original"), plt.axis('off')plt.subplot(132,xticks=[], yticks=[]), plt.axis([0,255,0,np.max(histCV)])plt.bar(range(256), histCV[:,0]), plt.title("Gray Hist(cv2.calcHist)")plt.subplot(133,xticks=[], yticks=[]), plt.axis([0,255,0,np.max(histCV)])plt.bar(bins[:-1], histNP), plt.title("Gray Hist(np.histogram)")plt.show()

（本節(jié)完）

---

版權(quán)聲明：

youcans@xupt 原創(chuàng)作品，轉(zhuǎn)載必須標(biāo)注原文鏈接

Copyright 2021 youcans, XUPT

Crated：2021-11-22

歡迎關(guān)注 『OpenCV 例程200篇』 系列，持續(xù)更新中
歡迎關(guān)注 『Python小白的OpenCV學(xué)習(xí)課』 系列，持續(xù)更新中

【OpenCV 例程200篇】01. 圖像的讀取（cv2.imread）
【OpenCV 例程200篇】02. 圖像的保存（cv2.imwrite）
【OpenCV 例程200篇】03. 圖像的顯示（cv2.imshow）
【OpenCV 例程200篇】04. 用 matplotlib 顯示圖像（plt.imshow）
【OpenCV 例程200篇】05. 圖像的屬性（np.shape）
【OpenCV 例程200篇】06. 像素的編輯（img.itemset）
【OpenCV 例程200篇】07. 圖像的創(chuàng)建（np.zeros）
【OpenCV 例程200篇】08. 圖像的復(fù)制（np.copy）
【OpenCV 例程200篇】09. 圖像的裁剪（cv2.selectROI）
【OpenCV 例程200篇】10. 圖像的拼接（np.hstack）
【OpenCV 例程200篇】11. 圖像通道的拆分（cv2.split）
【OpenCV 例程200篇】12. 圖像通道的合并（cv2.merge）
【OpenCV 例程200篇】13. 圖像的加法運算（cv2.add）
【OpenCV 例程200篇】14. 圖像與標(biāo)量相加（cv2.add）
【OpenCV 例程200篇】15. 圖像的加權(quán)加法（cv2.addWeight）
【OpenCV 例程200篇】16. 不同尺寸的圖像加法
【OpenCV 例程200篇】17. 兩張圖像的漸變切換
【OpenCV 例程200篇】18. 圖像的掩模加法
【OpenCV 例程200篇】19. 圖像的圓形遮罩
【OpenCV 例程200篇】20. 圖像的按位運算
【OpenCV 例程200篇】21. 圖像的疊加
【OpenCV 例程200篇】22. 圖像添加非中文文字
【OpenCV 例程200篇】23. 圖像添加中文文字
【OpenCV 例程200篇】23. 圖像添加中文文字
【OpenCV 例程200篇】24. 圖像的仿射變換
【OpenCV 例程200篇】25. 圖像的平移
【OpenCV 例程200篇】26. 圖像的旋轉(zhuǎn)（以原點為中心）
【OpenCV 例程200篇】27. 圖像的旋轉(zhuǎn)（以任意點為中心）
【OpenCV 例程200篇】28. 圖像的旋轉(zhuǎn)（直角旋轉(zhuǎn)）
【OpenCV 例程200篇】29. 圖像的翻轉(zhuǎn)（cv2.flip）
【OpenCV 例程200篇】30. 圖像的縮放（cv2.resize）
【OpenCV 例程200篇】31. 圖像金字塔（cv2.pyrDown）
【OpenCV 例程200篇】32. 圖像的扭變（錯切）
【OpenCV 例程200篇】33. 圖像的復(fù)合變換
【OpenCV 例程200篇】34. 圖像的投影變換
【OpenCV 例程200篇】35. 圖像的投影變換（邊界填充）
【OpenCV 例程200篇】36. 直角坐標(biāo)與極坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換
【OpenCV 例程200篇】37. 圖像的灰度化處理和二值化處理
【OpenCV 例程200篇】38. 圖像的反色變換（圖像反轉(zhuǎn)）
【OpenCV 例程200篇】39. 圖像灰度的線性變換
【OpenCV 例程200篇】40. 圖像分段線性灰度變換
【OpenCV 例程200篇】41. 圖像的灰度變換（灰度級分層）
【OpenCV 例程200篇】42. 圖像的灰度變換（比特平面分層）
【OpenCV 例程200篇】43. 圖像的灰度變換（對數(shù)變換）
【OpenCV 例程200篇】44. 圖像的灰度變換（伽馬變換）
【OpenCV 例程200篇】45. 圖像的灰度直方圖
【OpenCV 例程200篇】46. 直方圖均衡化
【OpenCV 例程200篇】47. 圖像增強—直方圖匹配
【OpenCV 例程200篇】48. 圖像增強—彩色直方圖匹配
【OpenCV 例程200篇】49. 圖像增強—局部直方圖處理
【OpenCV 例程200篇】50. 圖像增強—直方圖統(tǒng)計量圖像增強
【OpenCV 例程200篇】51. 圖像增強—直方圖反向追蹤
【OpenCV 例程200篇】52. 圖像的相關(guān)與卷積運算
【OpenCV 例程200篇】53. Scipy 實現(xiàn)圖像二維卷積
【OpenCV 例程200篇】54. OpenCV 實現(xiàn)圖像二維卷積
【OpenCV 例程200篇】55. 可分離卷積核
【OpenCV 例程200篇】56. 低通盒式濾波器
【OpenCV 例程200篇】57. 低通高斯濾波器
【OpenCV 例程200篇】58. 非線性濾波—中值濾波
【OpenCV 例程200篇】59. 非線性濾波—雙邊濾波
【OpenCV 例程200篇】60. 非線性濾波—聯(lián)合雙邊濾波
【OpenCV 例程200篇】61. 導(dǎo)向濾波（Guided filter）
【OpenCV 例程200篇】62. 圖像銳化——鈍化掩蔽
【OpenCV 例程200篇】63. 圖像銳化——Laplacian 算子
【OpenCV 例程200篇】64. 圖像銳化——Sobel 算子
【OpenCV 例程200篇】65. 圖像銳化——Scharr 算子
【OpenCV 例程200篇】66. 圖像濾波之低通/高通/帶阻/帶通
【OpenCV 例程200篇】67. 空間域圖像增強的綜合應(yīng)用
【OpenCV 例程200篇】68. 空間域圖像增強的綜合應(yīng)用
【OpenCV 例程200篇】69. 連續(xù)非周期信號的傅立葉系數(shù)
【OpenCV 例程200篇】70. 一維連續(xù)函數(shù)的傅里葉變換
【OpenCV 例程200篇】71. 連續(xù)函數(shù)的取樣
【OpenCV 例程200篇】72. 一維離散傅里葉變換
【OpenCV 例程200篇】73. 二維連續(xù)傅里葉變換
【OpenCV 例程200篇】74. 圖像的抗混疊
【OpenCV 例程200篇】75. Numpy 實現(xiàn)圖像傅里葉變換
【OpenCV 例程200篇】76. OpenCV 實現(xiàn)圖像傅里葉變換
【OpenCV 例程200篇】77. OpenCV 實現(xiàn)快速傅里葉變換
【OpenCV 例程200篇】78. 頻率域圖像濾波基礎(chǔ)
【OpenCV 例程200篇】79. 頻率域圖像濾波的基本步驟
【OpenCV 例程200篇】80. 頻率域圖像濾波詳細步驟
【OpenCV 例程200篇】81. 頻率域高斯低通濾波器
【OpenCV 例程200篇】82. 頻率域巴特沃斯低通濾波器
【OpenCV 例程200篇】83. 頻率域低通濾波：印刷文本字符修復(fù)
【OpenCV 例程200篇】84. 由低通濾波器得到高通濾波器
【OpenCV 例程200篇】85. 頻率域高通濾波器的應(yīng)用
【OpenCV 例程200篇】86. 頻率域濾波應(yīng)用：指紋圖像處理
【OpenCV 例程200篇】87. 頻率域鈍化掩蔽
【OpenCV 例程200篇】88. 頻率域拉普拉斯高通濾波
【OpenCV 例程200篇】89. 帶阻濾波器的傳遞函數(shù)
【OpenCV 例程200篇】90. 頻率域陷波濾波器
【OpenCV 例程200篇】91. 高斯噪聲、瑞利噪聲、愛爾蘭噪聲
【OpenCV 例程200篇】92. 指數(shù)噪聲、均勻噪聲、椒鹽噪聲
【OpenCV 例程200篇】93. 噪聲模型的直方圖
【OpenCV 例程200篇】94. 算術(shù)平均濾波器
【OpenCV 例程200篇】95. 幾何均值濾波器
【OpenCV 例程200篇】96. 諧波平均濾波器
【OpenCV 例程200篇】97. 反諧波平均濾波器
【OpenCV 例程200篇】98. 統(tǒng)計排序濾波器
【OpenCV 例程200篇】99. 修正阿爾法均值濾波器
【OpenCV 例程200篇】100. 自適應(yīng)局部降噪濾波器

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【OpenCV 例程200篇】45. 图像的灰度直方图的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。