matplotlib.pyplot中用直方图分别统计图像各个像素三个颜色通道数值数量的分布

从像素统计到ROI提取:Python图像处理核心技能详解 数字图像处理的基础在于理解像素这一基本单元。每个像素包含坐标和颜色信息,在RGB模式下由三个通道数值组成,这种数据化视角使得图像可被编程处理。其技术价值在于实现对图像的自动化分析与编辑,广泛应用于计算机视觉、批量图片处理等领域。通过像素统计可获取图像整体特征,而基于颜色阈值、轮廓检测等方法提取感兴趣区域,则是聚焦关键信息的高效手段。本文结合Python的Pillow和OpenCV库,深入讲解像素统计、掩码操作及ROI提取等核心技能,为图像处理实践提供系统指导。 阅读详情

matplotlib.pyplot中用直方图分别统计图像各个像素三个颜色通道数值数量的分布

代码实现:

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#用直方图分别统计图像各个像素三个颜色通道数值数量的分布
img = cv2.imread('tong.jpg')
cv2.imshow('img',img)
color = ('blue','green','red')
#enumerate函数第一个返回索引index,第二个返回元素element
for i,color in enumerate(color):
    #参数说明:
    #一、images(输入图像)参数必须用方括号括起来。
    #二、计算直方图的通道。
    #三、Mask(掩膜),一般用None,表示处理整幅图像。
    #四、histSize,表示这个直方图分成多少份(即多少个直方柱)。
    #五、range,直方图中各个像素的值,[0.0, 256.0]表示直方图能表示像素值从0.0到256的像素。
    hist = cv2.calcHist([img],[i],None,[256],[0,256])
    plt.plot(hist,color = color)
    plt.xlim([0,256])
plt.show()
cv2.waitKey()

运行结果:
在这里插入图片描述

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夏帆er
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