python +opencv图像处理(十一)——图像直方图

Bin的大小=图像中不同像素值得个数/Bin的数目
对于14位的图像，创建256个bin直方图
bin size = （2＾14）/256 = 64
h(0) ← 0 ≤ I(u,v) < 64
h(1) ← 64 ≤ I(u,v) < 128
…
h(j) ← aj ≤ I(u,v) < aj+1
…
h(255) ← 16320 ≤ I(u,v) < 16384

from cv2 import cv2 as cv
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt
# from matplotlib import pyplot as plt

def plot_demo(image):
    plt.hist(image.ravel(),256,[0,256])
    # image.ravel() 将图像转成一维数组
    plt.show()   

def image_hist(image):
    color = ('blue','green','red')
    for i,color in enumerate(color):
        '''
        对一个列表or数组即要遍历索引又要遍历元素时，
        使用内置的enumerate函数，它会将列表or数组组成一个索引序列
        '''
        hist = cv.calcHist([image],[i],None,[256],[0,256])
        '''
        cv.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate]])
        images:输入图像，写程序时必须加括号即[images]
        channels:处理的通道，也必须加括号即[channel]
        mask：直方图的模板区域，默认None即计算整幅图像的直方图。
        histSize：直方图格子间隔的宽度大小。
        ranges：直方图横轴范围。
        '''
        plt.plot(hist,color=color)
        plt.xlim([0,256])
    plt.show()

# 可以根据直方图得到该图形的主要特征，以后使用分割也有用

if __name__ == "__main__":
    filepath = "C:\\pictures\\6.jpg"
    img = cv.imread(filepath)       # blue green red
    cv.namedWindow("input image",cv.WINDOW_AUTOSIZE)
    cv.imshow("input image",img)

    plot_demo(img)
    image_hist(img)

    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()

话不多说，贴图