53、计算机视觉高级主题：直方图、轮廓、形态变换与性能测量

计算机视觉高级主题：直方图、轮廓、形态变换与性能测量

1. 引言

在掌握计算机视觉和图像处理的基础与中级知识后，我们将深入探索更高级的主题，这些知识也将为后续的实际应用打下基础。本文将探讨以下几个方面：
- 图像直方图
- 图像轮廓
- 图像的形态变换
- OpenCV 的性能测量与优化

2. 图像直方图

2.1 直方图概述

直方图是一种以图形方式表示数据分布的方法。图像直方图则是对图像数组的一种呈现，它展示了数字图像的色调分布。简单来说，图像直方图是图像中颜色或亮度变化分布的图形化表示。在图像直方图中，x 轴代表颜色的变化，y 轴代表特定色调的像素总数。对于灰度图像，x 轴表示不同的强度值（例如 0 到 255），y 轴表示具有该强度值的像素数量。

2.2 绘制灰度图像直方图

我们可以使用 matplotlib 库的 hist() 函数来绘制灰度图像的直方图。以下是具体代码：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread('/home/pi/book/test_set/4.1.08.tiff',0)
plt.hist(img.ravel(),256,[0,256])
plt.show()

在上述代码中，我们将图像、直方图的垂直边数量以及范围作为参数传递给 plt.hist() 函数。你还可