1，直方圖的概念

圖像直方圖是反映一個圖像像素分布的統(tǒng)計表，其實橫坐標代表了圖像像素的種類，可以是灰度的，也可以是彩色的。縱坐標代表了每一種顏色值在圖像中的像素總數(shù)或者占所有像素個數(shù)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。

圖像灰度直方圖：
一幅圖像由不同灰度值的像素組成，圖像中灰度的分布情況是該圖像的一個重要特征。圖像的灰度直方圖就描述了圖像中灰度分布情況，能夠很直觀的展示出圖像中各個灰度級所占的多少。圖像的灰度直方圖是灰度級的函數(shù)，描述的是圖像中具有該灰度級的像素的個數(shù)：其中，橫坐標是灰度級，縱坐標是該灰度級出現(xiàn)的頻率

歸一化直方圖:
通常會將縱坐標歸一化到[0,1]區(qū)間內，也就是將灰度級出現(xiàn)的頻率（像素個數(shù)）除以圖像中像素的總數(shù)。灰度直方圖的計算公式如下：

其中，rk是像素的灰度級，nk是具有灰度rk的像素的個數(shù)，MN是圖像中總的像素個數(shù)。
2，直方圖的繪制

import cv2 as cv
import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as plt
#%matplotlib inlinedef plot_demo(image):plt.hist(image.ravel(), 256, [0, 256]) #image.ravel()#ravel函數(shù)功能是將多維數(shù)組降為一維數(shù)組,統(tǒng)計各個bin的頻次，256：bin的個數(shù)，[0, 256]：范圍plt.show("直方圖") #和OpenCV中的想要的直方圖不同
"""
畫灰度圖直方圖:繪圖都可以調用matplotlib.pyplot庫來進行，其中的hist函數(shù)可以直接繪制直方圖。plt.hist(arr, bins=50, normed=1, facecolor='green', alpha=0.75)hist的參數(shù)非常多，但常用的就這五個，只有第一個是必須的，后面四個可選arr: 需要計算直方圖的一維數(shù)組bins: 直方圖的柱數(shù)，可選項，默認為10normed: 是否將得到的直方圖向量歸一化。默認為0range參數(shù)表示箱子的下限和上限。即橫坐標顯示的范圍，范圍之外的將被舍棄
"""def image_hist(image):color = ('blue', 'green', 'red')  #圖像三通道for i, color in enumerate(color):hist = cv.calcHist([image], [i], None, [256], [0, 256]) #繪制各個通道的直方圖plt.plot(hist, color=color) #定義線的顏色plt.xlim([0, 256]) #x軸的范圍plt.show()
"""
calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate]]) 
images參數(shù)表示輸入圖像，傳入時應該用中括號[ ]括起來channels參數(shù)表示傳入圖像的通道，如果是灰度圖像，那就不用說了，只有一個通道，值為0，
如果是彩色圖像（有3個通道），那么值為0,1,2,中選擇一個，對應著BGR各個通道。這個值也得用[ ]傳入。mask參數(shù)表示掩膜圖像。如果統(tǒng)計整幅圖，那么為None。
主要是如果要統(tǒng)計部分圖的直方圖，就得構造相應的掩膜來計算。histSize參數(shù)表示灰度級的個數(shù)，需要中括號，比如[256]ranges參數(shù)表示像素值的范圍，通常[0,256]。此外，假如channels為[0,1],ranges為[0,256,0,180],
則代表0通道范圍是0-256,1通道范圍0-180。hist參數(shù)表示計算出來的直方圖。"""src = cv.imread("F:/images/lena.png")
cv.namedWindow("input image", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input image", src)
plot_demo(src)
image_hist(src)
cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()

運行結果：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的OpenCV+python：直方图的概念及绘制（Histogram）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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