圖像直方圖 是用以表示數(shù)字圖像中亮度分布的直方圖，標繪了圖像中每個亮度值的像素個數(shù)。這種直方圖中，橫坐標的左側為較暗的區(qū)域，而右側為較亮的區(qū)域。因此一張較暗圖片的直方圖中的數(shù)據(jù)多集中于左側和中間部分，而整體明亮、只有少量陰影的圖像則相反。

直方圖的意義：

• 直方圖是圖像中像素強度分布的圖形表達方式。
• 它統(tǒng)計了每一個強度值所具有的像素個數(shù)。
• 不同的圖像的直方圖可能是相同的

使用OpenCV中的方法統(tǒng)計直方圖，并使用matplotlib將其繪制出來。

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

• images: 原圖像。當傳入函數(shù)時應該用中括號 [] 括起來，例如：[img]。

• channels: 如果輸入圖像是灰度圖，它的值就是 [0]；如果是彩色圖像的話，傳入的參數(shù)可以是 [0]，[1]，[2] 它們分別對應著通道 B，G，R。

• mask: 掩模圖像。要統(tǒng)計整幅圖像的直方圖就把它設為 None。但是如果你想統(tǒng)計圖像某一部分的直方圖的話，你就需要制作一個掩模圖像，并使用它。

• histSize:BIN 的數(shù)目。也應該用中括號括起來，例如：[256]。

• ranges: 像素值范圍，通常為 [0，256]

import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt# 1 直接以灰度圖的方式讀入 img = cv.imread('./1.png', 0)# # 2 統(tǒng)計灰度圖 histr = cv.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256])# 3 繪制灰度圖 fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(10, 5), dpi=100) axes[0].imshow(img, cmap=plt.cm.gray) axes[0].set_title("原圖") axes[1].plot(histr) axes[1].grid() axes[1].set_title("灰度直方圖") plt.show()

總結

以上是生活随笔為你收集整理的OpenCV 直方图的计算和绘制的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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