Python OpenCV 365 天學習計劃，與橡皮擦一起進入圖像領域吧。

基礎知識鋪墊

在之前的博客中，我們獲取圖像直方圖的方式都是獲取一維直方圖，簡單說就是只獲取一個通道的特征，例如灰度，B 通道，R 通道。

今天要學習的第一個內容是二維直方圖，也叫做 2D 直方圖，涉及兩個特征，其中一個是像素的色調，另一個是飽和度。

有這兩個值你應該能猜到，需要提前將圖像轉換成 HSV 格式。

cv2.calcHist 函數

計算 2D 直方圖，使用的函數與之前學習的一樣，也是 cv2.calcHist 函數。

如果獲取彩色直方圖，需要提前將 BGR 轉換成 HSV。

函數原型

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

參數說明：

images: 原圖像(圖像格式為 uint8 或 float32)，當傳入函數時應該用中括號 []括起來，例如：[img]；

channels：[0，1] 需要同時處理 H 和 S 兩個通道；

bins：[180，256] Hue 通道為 180，S 通道為 256；

range：[0，180，0，256]，Hue 的取值范圍在 0 到 180，飽和度 S 的取值范圍在 0 到 256。

測試代碼如下：

import cv2 as cv

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

def create_2d_hist(image):

hsv = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2HSV)

hist = cv.calcHist([hsv], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256])

return hist

img = cv.imread('2.jpg')

hsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV)

plt.plot(create_2d_hist(img))

plt.show()

運行效果如下圖所示，可以看到 2D 直方圖了。

在檢索資料的時候，還學習到如下展示直方圖的方式，不過效果不如線條的好。

plt.imshow(hist,interpolation = 'nearest')

numpy 中的 2D 直方圖

numpy 庫也為 2D 直方圖提供了一個函數，np.histogram2d函數。

函數原型

由于之前已經學習過 np.histogram 函數了，學習這個 2D 直方圖函數理解上就比較容易了。

histogram2d(x, y, bins=10, range=None, normed=None, weights=None, density=None)

參數說明：

x, y：H 通道與 S 通道；

bins：bins 數目；

range：H 和 S 的范圍。

參數更細致的說明可以通過 help(np.histogram2d) 查閱。

測試代碼如下：

運行之后，發現結果如下圖所示。

上表紅線為橡皮擦標記內容，兩個表進行對應。H=25,S=20 還有 H=100-150,S=120-100，可以得出黃色，藍色，紫色區域高值，對應的原圖上，結論差不多。

原圖如下

官方手冊可以閱讀：點擊跳轉

橡皮擦的小節

希望今天的一個小時，你有所收獲，我們下篇博客見~

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總結

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