OpenCV学习(9)-灰度直方图

最新推荐文章于 2024-09-09 23:13:46 发布

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#python

本文介绍了一种使用Python实现灰度图像直方图绘制的方法。通过读取灰度图像，计算每个灰度级别的像素数量，并利用Matplotlib库进行可视化展示。此外，还展示了如何使用hist函数绘制相同直方图的过程。

# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def calcGrayHist(img):
    h,w=img.shape
    grayHist=np.zeros(256,np.uint64)
    for i in range(w):
        for j in range(h):
            grayHist[img[j][i]]+=1
    return grayHist

if __name__=="__main__":
   if len(sys.argv)>1 :
      img = cv2.imread(sys.argv[1],0)
   else:
      print('None')
   cv2.imshow('img',img)
   grayHist=calcGrayHist(img)
   x_range=range(256)
   #画出灰度直方图
   plt.plot(x_range,grayHist,linewidth=2,color='black')
   #设置坐标轴范围
   y_maxValue=np.max(grayHist)
   plt.axis([0,255,0,y_maxValue])
   plt.xlabel('gray level')
   plt.ylabel('number of pixels')
   #显示灰度直方图
   plt.show()
   
   h,w=img.shape
   pixelSequence=img.reshape([h*w,])
   numbins=256 #共多少组条状体
   histogram,bins,patch=plt.hist(pixelSequence,numbins,facecolor='red',histtype='bar')
   plt.xlabel('gray level')
   plt.ylabel('number of pixels')
   y_maxValue=np.max(hi