OpenCV学习笔记8

图像直方图

plt.hist()的理解

plt.hist(image.ravel(), 256, [0, 256],facecolor= 'blue' )

arr: 需要计算直方图的一维数组

bins: 直方图的柱数，可选项，默认为10

normed: 是否将得到的直方图向量归一化。默认为0

facecolor: 直方图颜色

alpha: 透明度

返回值 ：

n: 直方图向量，是否归一化由参数设定

bins: 返回各个bin的区间范围

patches: 返回每个bin里面包含的数据，是一个list

这里提醒一点一般这个hist用于计算灰度图像，也就是一维的图像

这里调用了image.ravel是为了降维（numpy.flatten()也可以降维）

两者的本质都是想把多维的数组降为1维。区别在于numpy.flatten()返回一份拷贝，对数据更改时不会影响原来的数组，而numpy.ravel()则返回视图，对数据更改时会影响原来的数组。
当bin取2时图像如下：

当bin取256时图像如下：

cv.calcHist（）函数

def image_hist(image):
    color = ('blue', 'green', 'red')
    for i, color in enumerate(color):
        hist = cv.calcHist([image], [i], None, [256], [0, 256])#输出一个二维数组
        plt.plot(hist, color=color)
        plt.xlim([0, 256])#定义坐标
    plt.show()

enumerate() 函数
enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。

>>>seq = ['one', 'two', 'three']
>>> for i, element in enumerate(seq):
...     print i, element
... 
0 one
1 two
2 three

void calcHist(const Mat*images,int nimages,
const int*channels,InputArray mask,
OutputArray hist,
int dims,const int* histSize,
const float**ranges,
bool uniform=true,bool accumulate=false) 

第一个参数，const Mat类型的images,输入的数组（或数组集），它们需为相同的深度（CV_8U和CV_32F）和相同的尺寸。
第二个参数，int类型的nimages，输入数组的个数，也就是第一个参数中存放了多少张“图像”，有几个原数组。
第三个参数，const int类型的channels，需要统计的通道索引。
第四个参数，InputArray类型的mask，可选的操作掩码。如果此掩码不为空，那么它必须为8位，并且与images[i]有同样大小的尺寸。
第五个参数，OutputArrayL类型的hist，输出的目标直方图，一个二维数组。
第六个参数，int类型的dims，需要计算的直方图的维度，必须是正数。
第七个参数，const int*类型的histSize，存放每个维度的直方图尺寸的数组。
第八个参数，const float **类型的ranges，表示每一个维度数组（第六个dims）的每一维的边界阵列，可以理解为每一维数值的取值范围。
第九个参数，bool类型的uniform，指示直方图是否均匀的标识符，有默认值true。
第十个参数，bool类型的accumulate，累计标识符，有默认值false。