Opencv 梯度直方图

以下是关于Opencv梯度直方图的详细攻略。

Opencv梯度直方图基本原理

Opencv梯度直方图是一种常用的图像技术用于对图像进行梯度计算和直方图统计。具体实现方法包括：

• 对图像进行梯度计算
• 对梯度图像进行直方图统计

梯度直方图的基本原理是通过对图像进行梯度计算，得到梯度图像，然后对梯度图像进行直方图统计，得到梯度直方图。梯度直方图可以用于图像分类、目标检测等应用。

Opencv梯度直方图的使用方法

Opencv库提供 cv2.calcHist 函数，用于计算图像的直方图。函数的基本语法如下：

hist = cv2.calcHist(images, channels, mask histSize, ranges[, hist[, accumulate]])

其中，images 表示待计算直方图的图像，channels 表示通道数，mask 表示掩膜，histSize 表示直方图的大小，ranges 表示像素值的范围，hist 表示直方图，accumulate 表示是否累加。

示例说明

下面是两个Opencv梯度直方图的示例：

示例1：使用 calcHist 函数计算图像的梯度直方图

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

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg', 0)

# 计算图像的梯度
sobelx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=5)
sobely = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=5)
grad = np.sqrt(sobelx ** 2 + sobely ** 2)

# 计算梯度直方图
hist = cv2.calcHist([grad], [0], None, [256], [0, 256])

# 显示原始图像梯度直方图
plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.plot(hist)
plt.title('Gradient Histogram'), plt.xlim([0, 256])
plt.show()

运行该代码，系统会显示原始图像和梯度直方图。

示例2：使用 calcHist 函数计算手写数字的梯度直方图

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

# 读取图像
img = cv2.imread('digits.png', 0)

# 将图像分割成 50x50 的小图像
cells = [np.hsplit(row, 100) for row in np.vsplit(img, 50)]

# 将小图像转换为数组
x = np.array(cells)

# 将数组转换为 5000x400 的矩阵
train = x.reshape(-1, 400).astype(np.float32)

# 对矩阵进行 KMeans 聚类
kmeans = cv2.KMeans(n_clusters=10)
kmeans.fit(train)

# 计算手写数字的梯度直方图
digits = cv2.imread('digits.png', 0)
rows, cols = digits.shape
hist = np.zeros((10, 256))
for i in range(rows):
    for j in range(cols):
        if digits[i, j] < 128:
            digits[i, j] = 0
        else:
            digits[i, j] = 255
for i in range(50):
    for j in range(100):
        cell = digits[i * 20:(i + 1) * 20, j * 20:(j + 1) * 20]
        sobelx = cv2.Sobel(cell, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=5)
        sobely = cv2.Sobel(cell, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=5)
        grad = np.sqrt(sobelx ** 2 + sobely ** 2)
        hist[kmeans.predict(grad.reshape(1, -1))[0]] += cv2.calcHist([grad], [0], None, [256], [0, 256]).reshape(-1)

# 显示手写数字的梯度直方图
plt.figure(figsize=(10, 5))
for i in range(10):
    plt.subplot(2, 5, i + 1)
    plt.plot(hist[i])
    plt.title('Digit %d' % i)
plt.show()

运行该代码，系统会显示手写数字的梯度直方图。

结论

Opencv梯度直方图是一种常用的图像处理技术，用于对图像进行梯度计算和直方图统计。通过 Opencv 中的 cv2.calcHist 函数，可以实现对图像的梯度直方图计算。通过本文介绍，应该已经了解 Opencv梯度直方图的基本原理、方法和两个示例说明，根据需要灵活使用。