OpenCV-007：图像直方图的显示

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# -- coding: utf-8 --
#如若程序有中文注释，将上行代码加到代码的第一行或第二行
#OpenCV-007：图像直方图显示(所谓直方图就是对图像的中的这些像素点的值进行统计)
# -- coding: utf-8 --
#如若程序有中文注释，将上行代码加到代码的第一行或第二行
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread('D:\\Data\\016_ComputerVision\\img\\opencv-logo.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) #直接读为灰度图像
#opencv方法读取-cv2.calcHist（速度最快）
#Opencv给我们提供的函数是cv2.calcHist()，该函数有5个参数：
#image输入图像，传入时应该用中括号[]括起来
#channels:：传入图像的通道，如果是灰度图像，那就不用说了，只有一个通道，值为0，如果是彩色图像（有3个通道），那么值为0,1,2,中选择一个，对应着BGR各个通道。这个值也得用[]传入。
#mask：掩膜图像。如果统计整幅图，那么为none。主要是如果要统计部分图的直方图，就得构造相应的炎掩膜来计算。
#histSize：灰度级的个数，需要中括号，比如[256]
#ranges:像素值的范围，通常[0,256]，有的图像如果不是0-256，比如说你来回各种变换导致像素值负值、很大，则需要调整后才可以。
plt.subplot(221),plt.imshow(img)
hist_b = cv2.calcHist([img],[0],None,[256],[0,256])
plt.subplot(222),plt.plot(hist_b)
# hist_g = cv2.calcHist([img],[1],None,[256],[0,256])
# plt.subplot(223),plt.plot(hist_g)
# hist_r = cv2.calcHist([img],[2],None,[256],[0,256])
# plt.subplot(224),plt.plot(hist_r)
plt.show()
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()