python中OpenCV如何绘制直方图

这篇文章主要介绍python中OpenCV如何绘制直方图,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!

直方图会让你对图像的强度分布有一个全面的认识。它是一个在x轴上带有像素值(从0到255,但不总是),在y轴上的图像中对应的像素数量的图。

这只是理解图像的另一种方式。通过观察图像的直方图,你可以直观地看到图像的对比度,亮度,强度分布等。现在几乎所有的图像处理工具都提供了直方图的特性。下面是剑桥彩色网站的图片,建议去访问这个网站,了解更多细节。

你可以看到图像和它的直方图。(这个直方图是用灰度图像绘制的,而不是彩色图像)。直方图的左边部分显示了图像中较暗像素的数量,右边区域显示了更明亮的像素。从直方图中可以看的到,深色区域的像素数量比亮色区域更多,而中间色调的数量(中值大约在127左右)则少得多。

<强>直方图

现在我们已经知道了什么是直方图,我们可以看看如何找到它.OpenCV和Numpy都有内置的功能。在使用这些函数之前,我们需要了解一些与直方图相关的术语。

垃圾箱:上面的直方图显示了每个像素值的像素数,从0到255。您需要256个值来显示以上的直方图。但是,考虑一下,如果您不需要单独查找所有像素值的像素数量,而是在一个像素值区间内的像素数量,该怎么办?例如,你需要找到介于0到15之间的像素数,然后是16日到31日……240到255。您只需要16个值来表示这个直方图.OpenCV教程> img =, cv.imread (& # 39; home.jpg& # 39;,, 0) 　　hist =, cv.calcHist ([img],[0],,没有,,[256],[0256])

嘘是一个256年x1阵列,每个值对应于该图像中的像素值及其对应的像素值。

<强> Numpy中直方图的计算

Numpy中提供了<代码> np.histogram() 方法