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学会

使用OpenCV和Numpy函数来查找直方图

图柱直方图，使用OpenCV和Matplotlib函数

您将看到这些功能：cv.calcHist（）、np.histogram() 等。

理论

那么什么是直方图呢？你可以把直方图看作是一个图形或图，它能让你对图像的强度分布有一个总体的概念。它是一个带有像素值的图（从0到255，不总是）在x轴上，在y轴上的图像中对应的像素数量。

这只是理解图像的另一种方式。通过观察图像的直方图，你可以直观地了解图像的对比度、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。下面是来自剑桥的彩色网站的图片，我建议你访问这个网站了解更多细节。

img = cv.imread('home.jpg',0)
hist = cv.calcHist([img],[0],None,[256],[0,256])

hist是一个256x1数组，每个值对应于该图像中像素的数量及其对应的像素值。

2。直方图计算Numpy

Numpy还提供了一个函数，np.histogram()。因此，除了cv.calcHist（）函数，您可以尝试以下行；

hist,bins = np.histogram(img.ravel(),256,[0,256])

hist和我们之前计算的一样。但是垃圾箱会有257个元素，因为Numpy计算的箱子是0。99，1-1.99，2-2.99等等，所以最终的范围是255-255.99。为了表示这一点，他们还在垃圾箱的末端增加了256个。但我们不需要256。到255就足够了。

另请参阅

Numpy还有另一个函数np.bincount（），它比（大约10倍）np.直方图（）要快得多。所以对于一维直方图，你可以试一下。不要忘记在np.bincount中设置minlength=256。例如，hist=np.bincount（img.ravel（），minlength=256）

请注意

OpenCV函数比（大约40X）快于np.histogram()。所以要坚持OpenCV的功能。

现在我们应该画出直方图，但是怎么做呢？

绘制柱状图

有两种方法，

短道：使用Matplotlib绘图函数

长路：使用OpenCV绘图功能

1。使用Matplotlib

Matplotlib附带一个直方图绘制函数 ：matplotlib.pyplot.hist（）

它直接找到直方图并绘制出来。您不需要使用  calcHist（）或  np.histogram() 函数来找到直方图。看下面的代码 : 

import numpy as np
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv.imread('tiananmen.jpg',0)
cv.imshow('image',img)
plt.hist(img.ravel(),256,[0,256]);
plt.show()


cv.waitKey(0)
cv.destoryAllWindows()

或者你可以使用正常的matplotlib图，这对BGR的情节很有帮助。为此，您需要首先找到直方图数据。试试下面的代码:

import numpy as np
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv.imread('tiananmen.jpg')
color = ('b','g','r')
for i,col in enumerate(color):
    histr = cv.calcHist([img],[i],None,[256],[0,256])
    plt.plot(histr,color = col)
    plt.xlim([0,256])
plt.show()

、

你可以从上面的图中扣除，蓝色在图像中有一些高值区域（显然应该是由天空引起的）

2。使用OpenCV

在这里，你调整柱状图的值和它的箱子值，使它看起来像x，y坐标，这样你就可以用cv.line（）或cv.polyline（）函数来绘制它，以生成上面的相同图像。这已经可以用OpenCV-Python2官方样品了。检查samples/pyth/hist.py的代码。

面具的应用

我们使用cv.calcHist（）来找到完整图像的直方图。如果你想要找到图像的某些区域的直方图呢？只要在该区域创建一个白色的蒙版图像，你就可以找到直方图和黑色。然后把这个当作面具。