python中opencv 直方图处理

下面是关于Python中OpenCV直方图处理的完整攻略。

1. 直方图简介

直方图是一种可视化数据的方式，将数据分组成某些组或“桶”，并将每个桶的数量绘制成柱状图。在计算机视觉中，直方图是一种重要的工具。在图像处理中，直方图表示像素值的分配情况。例如，对一张灰度图像计算直方图时，我们要计算出像素值在0~255之间的每个灰度级别的像素数量。

2. 使用OpenCV计算直方图

OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，提供了计算直方图的函数。下面我们来看看Python中使用OpenCV计算直方图的示例。

2.1 示例1

代码如下：

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

img = cv2.imread('image.jpg', 0)
hist = cv2.calcHist([img],[0],None,[256],[0,256])
plt.plot(hist)
plt.show()

解释如下：

首先，我们使用cv2.imread()函数读入一张灰度图像。然后，我们使用cv2.calcHist()函数计算图像的直方图。函数的参数如下：

• 第一个参数是图像。
• 第二个参数是用于计算直方图的通道。因为我们正在处理的是灰度图像，只有一个通道，因此我们将其设置为[0]。
• 第三个参数是用于掩码的可选参数。我们不使用掩码，因此将其设置为None。
• 第四个参数是一个列表，表示我们想要创建的直方图的大小（也就是桶的数量）。我们将其设置为[256]。
• 最后一个参数是要计算的像素值的范围。由于我们正在处理的是灰度图像，因此我们将其设置为[0,256]。

最后，我们使用matplotlib库中的plot()函数绘制直方图并显示。

2.2 示例2

下面这个示例中，我们通过使用掩码返回仅包含两个矩形区域内像素的直方图。

代码如下：

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

img = cv2.imread('image.jpg', 0)

mask = np.zeros(img.shape[:2], np.uint8)
mask[100:300, 100:400] = 255

masked_img = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)
hist_mask = cv2.calcHist([img],[0],mask,[256],[0,256])

plt.subplot(221), plt.imshow(img, 'gray')
plt.subplot(222), plt.imshow(mask,'gray')
plt.subplot(223), plt.imshow(masked_img, 'gray')
plt.subplot(224), plt.plot(hist_mask)
plt.xlim([0,256])
plt.show()

解释如下：

我们首先创建一个大小与图像相同的掩码。然后，我们将掩码中两个矩形区域设置为255，以便我们只考虑这两个区域的像素。我们使用cv2.bitwise_and()函数将图像与这个掩码相乘，以便我们只保留这两个区域的像素。最后，我们使用cv2.calcHist()函数计算这些像素的直方图。我们使用plt.plot()函数绘制直方图并将其显示在图像中。

3. 总结

在本文中，我们介绍了Python中使用OpenCV计算直方图的方法，并提供了两个示例。通过这些示例，您可以学习如何计算图像的整体直方图或部分直方图。这些知识对于计算机视觉和图像处理来说是非常重要的。