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直方图是一种统计图用于展示数据的分布情况。它将数据按照一定的区间或者组进行划分然后计算在每个区间或组内的数据频数或频率即数据出现的次数或占比然后用矩形或者柱形图的形式将这些频数或频率表示出来。横轴表示数据的区间或组纵轴表示频数或频率通过矩形或柱形的高度来表示频数或频率的大小。直方图可以用于直观地展示数据的分布情况分析数据的集中趋势、离散程度和异常值等。
什么是图像直方图
图像直方图是用来表示数字图像亮度或颜色分布的统计图。它可以显示图像中每个像素值或像素值范围的频数或频率。图像直方图以横轴表示像素值纵轴表示像素值的频数或频率。对于灰度图像直方图展示了每个像素值出现的次数或占比。对于彩色图像可以将图像分解为红、绿、蓝通道每个通道的直方图分别表示了该通道像素值的分布情况。
图像直方图可以提供有关图像亮度或颜色分布的重要信息。例如在灰度图像中直方图的形状可以反映图像的对比度和明暗程度。在彩色图像中通过分析不同通道的直方图可以了解图像的色彩分布情况例如颜色偏移、色彩饱和度等。图像直方图在图像处理和计算机视觉中广泛应用用于图像增强、颜色分析、图像检索等任务中。
opencv的calcHist函数介绍
cv2.calcHist()函数是OpenCV中用于计算图像直方图的函数。它的语法如下
cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate]])
参数解释
images输入的图像可以是一个图像或图像列表。channels用于计算直方图的通道编号如果输入的图像是灰度图像则通道值为[0]如果是彩色图像通道值可以是[0]、[1]或[2]分别表示B、G、R通道。mask可选参数用于指定感兴趣区域。如果不提供则计算整个图像的直方图。histSize直方图的桶数表示直方图的分组数量。ranges直方图的像素值范围通常为[0, 256]。hist可选参数用于存储计算得到的直方图。accumulate可选参数用于指定是否累加直方图。
返回值
hist计算得到的直方图。
cv2.calcHist()函数会根据指定的通道和大小计算输入图像的直方图。可以通过调整参数来计算灰度图像或彩色图像的直方图。计算得到的直方图可以用于图像处理、分析和可视化等应用。
如何灰度图像的直方图
在Python中可以使用matplotlib库 opencv库来绘制灰度图像的直方图。下面是一个简单的示例
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt# 读取灰度图像
image cv2.imread(2_0_2_2170.png, 0)# 计算直方图
histogram cv2.calcHist([image], [0], None, [256], [0, 256])# 绘制直方图
plt.figure()
plt.title(Histogram)
plt.xlabel(Pixel Value)
plt.ylabel(Frequency)
plt.plot(histogram)
plt.xlim([0, 256])
plt.show()
在上面的示例中我们首先使用cv2.imread()函数读取灰度图像。然后使用cv2.calcHist()函数计算图像的直方图。该函数接受以下参数图像以数组的形式传递所以使用方括号括起来通道如果是灰度图像通道为[0]掩码用于指定对哪些像素计算直方图None表示计算整个图像的直方图直方图的bin数256表示每个像素值都有一个bin像素值范围[0, 256]表示像素值的范围。最后使用matplotlib.pyplot库绘制直方图设置标题、x轴、y轴标签以及绘制直方图的范围。
运行以上代码将会显示灰度图像的直方图。你可以根据实际情况修改代码中的图像路径和参数来绘制不同灰度图像的直方图。 如何绘制彩色图像的直方图?
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt# 读取彩色图像
image cv2.imread(beauty_01.jpg)# 将图像从BGR颜色空间转换为RGB颜色空间
image_rgb cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)# 将图像展平为一维数组
pixels image_rgb.reshape(-1, 3)# 绘制直方图
plt.figure()
plt.title(Histogram)
plt.xlabel(Pixel Value)
plt.ylabel(Frequency)
colors (r, g, b)
for i, color in enumerate(colors):histogram cv2.calcHist([image_rgb], [i], None, [256], [0, 256])plt.plot(histogram, colorcolor)plt.xlim([0, 256])
plt.show()
在上述示例中我们首先使用cv2.imread()函数读取彩色图像。然后使用cv2.cvtColor()函数将图像从BGR颜色空间转换为RGB颜色空间。接下来我们使用reshape()函数将图像展平为一维数组以便于计算直方图。然后使用cv2.calcHist()函数计算每个颜色通道的直方图。最后使用matplotlib.pyplot库绘制直方图设置标题、x轴、y轴标签以及为每个颜色通道分别绘制直方图。
运行以上代码将会显示彩色图像的直方图。你可以根据实际情况修改代码中的图像路径和参数来绘制不同彩色图像的直方图。 什么是直方图均衡化
直方图均衡化是一种图像处理技术用于增强图像的对比度。 它通过重新分配图像的灰度级使得原始图像中灰度级较少的区域在整个灰度范围内更均匀地分布。直方图均衡化可以增加图像的视觉效果和细节并用于图像增强、图像分割、图像识别等应用中。
如何进行直方图均衡化
opencv中可以通过equalizeHist函数来进行灰度图的直方图均衡化。
cv2.equalizeHist()函数是OpenCV中用于直方图均衡化的函数。它将输入图像的直方图进行均衡化以提升图像的对比度和亮度。
该函数的语法如下
dst cv2.equalizeHist(src)
参数说明
src输入图像可以是灰度图像或彩色图像。
返回值
dst均衡化后的图像。
函数的工作原理如下
计算输入图像的直方图。计算直方图的累积分布函数Cumulative Distribution FunctionCDF。根据CDF对输入图像进行像素值的映射将较暗的像素值转化为较亮的像素值以实现直方图均衡化。返回均衡化后的图像。
直方图均衡化可以提高图像的对比度使得图像中的细节更加清晰。它常用于图像增强、视觉处理和计算机视觉中的预处理步骤。
使用案例
import cv2# 读取图像
image cv2.imread(beauty_01.jpg, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 以灰度模式读取图像# 进行直方图均衡化
equalized_image cv2.equalizeHist(image)# 显示原始图像和均衡化后的图像
cv2.imshow(Original Image, image)
cv2.imshow(Equalized Image, equalized_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
