【OpenCV-Python】——绘制/查找图像直方图&全局/自适应直方图均衡化&二维直方图

目录

前言：

1、直方图基础

1.1 用hist（）函数绘制直方图

 1.2 用calcHist()函数查找直方图

2、直方图均衡化

2.1 普通直方图均衡化

 2.2 限制对比度自适应直方图均衡化

 3、 二维直方图

3.1 OpenCV中的二维直方图

3.2 Numpy中的二维直方图

总结：

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前言：

直方图是一种重要的图像分析工具，它用于描述图像内部的灰度级信息，可直观地反映图像的对比度、亮度、强度分布等特征。

1、直方图基础

直方图用于统计图像内各个灰度级出现的次数，横坐标表示图像像素的灰度级，纵坐标表示像素灰度级的数量。三个概念需要注意：RANGE统计的灰度级范围；BINS灰度级的分组数量（一个灰度子集的数量值）；DIMS绘制直方图时采集的参数数量（一般直方图只采集灰度级，DIMS为1）。

1.1 用hist（）函数绘制直方图

matplotlib.pyplot.hist()函数查找完直方图可直接绘制，然后调用显示函数查看即可：

matplotlib.pyplot.hist(src,bins)

src是用于绘制直方图的图像数据，必须是一维数组。BGR是三维数组，要用raval()函数转换为一维；bins是灰度级分组数量。

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
img=cv2