openCV+Python 数字图像处理（6）——图像直方图（histogram）_图像histogram

1.基本概念

图像直方图是不同像素值范围的像素个数统计图，无空间信息。

2.API 介绍

• （1）利用matplotlib画直方图

plt.hist(x: Any,  bins: Any = None, range: Any = None, density: Any = None, weights: Any = None, cumulative: bool = False, bottom: Any = None, histtype: str = 'bar', align: str = 'mid', orientation: str = 'vertical', rwidth: Any = None, log: bool = False, color: Any = None, label: Any = None, stacked: bool = False, normed: Any = None,
*, data: Any = None, **kwargs: Any)
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• （2）利用openCV画直方图

cv2.calcHist(images: Any, channels: Any, mask: Any, histSize: Any, ranges: Any, hist: Any = None, accumulate: Any = None)

images： 表示输入图像，传入时应该用中括号 [ ] 括起来
channels： 这个值也得用 [ ] 传入。
mask： 表示掩膜图像。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，就得构造相应的掩膜来计算。
histSize 表示灰度级的个数，需要中括号，比如[256]

3.代码示例

import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
def show(name, img):
    cv2.imshow(name, img)
    cv2.waitKey(0)
one = cv2.imread('E:/PycharmProjects/one.jpg')
show('img', one)

# 1.matplotlib画直方图
def plt_his(img):
    plt.hist(img.ravel(), 256, [0, 256]) #ravel功能是将多维数组降为一维数组
    plt.show()

plt_his(one)

# 2.利用openCV的API画三个通道的直方图
def img_his(img):
    color = ('blue', 'green', 'red')  #画笔颜色的值可以为大写或小写或只写首字母或大小写混合
    for i, color in enumerate(color): #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，同时列出数据下标和数据，一般用在 for 循环当中。
        hist = cv2.calcHist([img], [i], None, [256], [0, 256])
        plt.plot(hist, color=color)
        plt.xlim([0, 256])
    plt.show()

img_his(one)

cv2.destroyAllWindows()
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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，同时列出数据下标和数据，一般用在 for 循环当中。

4.结果展示