直方图处理(基于opencv)_opencv 灰度直方图-优快云博客

一. 灰度直方图

令 $r_{k}$ ，其中 $k=0,1,2,...,L-1$ ，表示一幅L级灰度数字图像f(x,y)的灰度。f的非归一化直方图定义为：

$h(r_{k})=n_{k}$ ， $k=1,2,...,L-1$

式中， $n_{k}$ 是f中灰度为 $r_{k}$ 的像素的数量，并且细分的灰度级称为直方图容器。

f的归一化直方图定义为：

$p(r_{k})=\frac{h(r_{k})}{MN}=\frac{n_{k}}{MN}$

式中，M和N分别是一幅数字图像的行列数。在大多数情况下，处理的都是归一化直方图。对k所有值， $p(r_{k})$ 的和总是1， $p(r_{k})$ 的分量是对图像中出现的灰度级的概率估计。

在matplotlib中有绘制直方图的函数：plt.hist()，可以直接统计计算并绘制颜色直方图。

plt.figure(figsize=(5,4), dpi=200)
plt.rcParams["font.family"] = "Times New Roman"
plt.hist(image_gray.ravel(),256,[0,256], color='gray')
plt.title('Gray Histograms')
plt.show()

如果是三通道，则循环遍历各通道，依次绘制每个通道的颜色直方图。

color = ('b','g','r')