Opencv Python 简明教程

OpenCV Python - Histogram

直方图显示了图像中的强度分布。它在 X 轴上绘制像素值（0 至 255），在 Y 轴上绘制像素数。

通过使用直方图，可以理解指定图像的对比度、亮度和强度分布。直方图中的柱状条表示 X 轴上值的增量部分。

在我们的案例中，它是像素值，默认柱状条大小为 1。

在 OpenCV 库中，函数 cv2.calcHist() 根据输入图像计算直方图。函数的命令如下 −

cv.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges)

Parameters

函数 cv2.calcHist() 的参数如下 −

  1. images − 这是 [img] 中的 uint8 或 float32 类型的源图像，用方括号表示。

  2. channels − 这是用于计算直方图的通道索引。对于灰度图像，其值为 [0]。对于 BGR 图像，可以传递 [0]、[1] 或 [2] 来计算每个通道的直方图。

  3. mask − 掩码图像指定为全图的 “None”。对于图像的特定区域，必须为其创建一个掩码图像，并将其指定为掩码。

  4. histSize − 这表示 BIN 计数。

  5. ranges − 通常情况下为 [0,256]。

Histogram using Matplotlib

直方图图可以通过 Matplotlib 的 pyplot.plot() 函数或通过从 OpenCV 库调用 Polylines() 函数获得。

Example

通过以下程序计算图像的每个通道的直方图（lena.jpg），并绘制每个通道的强度分布 −

import numpy as np
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv.imread('lena.jpg')
color = ('b','g','r')
for i,col in enumerate(color):
   hist = cv.calcHist([img],[i],None,[256],[0,256])
   plt.plot(hist, color = col)
   plt.xlim([0,256])
plt.show()

Output

histogram