OpenCV-39 图像直方图

一、图像直方图的基本概念

在统计学中,直方图是一种对数据情况的图形表示,是一种二维统计图表。

图像直方图是一种表示数字图像中亮度分布 的直方图, 标绘了图像中每个亮度值得像素数。可以借助观察该直方图了解需要如何调整亮度分布的直方图。这种直方图中,横坐标得左侧为纯黑、较暗的区域,而右侧为较亮,纯白的区域。因此,一张较暗图片得直方图中得数据多集中于左侧和中间部分,而整体明亮、只有少量阴影得图像则相反。

  • 横坐标:图像中各个像素点的灰度值(例如0~255)
  • 纵坐标:具有该灰度级的像素个数

直方图可以说折线图 或者柱状图,图像图即为统计图像中各个灰度出现的次数。

如下图:

普通的直方图

用折线图的形式来表示:

或者以柱状图的形式来表示:

归一化的直方图

  • 横坐标:图像中各个像素点的灰度级
  • 纵坐标:出现这个灰度级的概率

直方图术语

  • dims: 需要统计的特征的数目。例如:dims = 1,表示我们仅统计灰度值。
  • range:统计灰度值的范围,一般为[0, 255]。
  • bins:每个特征空间子区段的数目。

二、在OpenCV中使用统计直方图

使用API --- calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges, [ hist[, accumulate]])

  • images: 原始图像
  • channels: 指定通道(需要用中括号括起来,输入图像是灰度图像时,值为[0], 彩色图像可以是[0], [1], [2], 分别对应B, G, R)
  • mask:掩码图像 (统计整幅图像的直方图,设为None;统计图象某一部分的直方图时,需要掩码图像。)
  • hisSize:BINS的个数(需要用中括号括起来,例如[256])
  • ranges:像素值范围,例如[0, 255]
  • accumulate: 累计标识 (默认值为False;如果设为True, 则直方图在开始分配时不会被清零;该参数允许从多个对象中计算单个直方图,或者用于实时更新直方图;多个直方图的累计结果,用于对一组图像计算直方图)

示例代码如下:

复制代码
import cv2
import numpy as np
lena = cv2.imread("beautiful women.png")
hist = cv2.calcHist([lena], [0],None, [256], [0, 255])
print(hist)
print(hist.size)
print(hist.shape)

输出结果如下:

输出的hist为返回的一个二阶列表(因为只统计了一个颜色通道)

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