opencv python:图形直方图 histogram
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![opencv python:图形直方图 histogram](/upload/InfoBanner/zyjiaocheng/645/1f2ac6a5777a4ff4b1811716923cf3ce.jpg)
直接用matplotlib画出直方图
def plot_demo(image):
plt.hist(image.ravel(), 256, [0, 256]) # image.ravel()将图像展开,256为bins数量,[0, 256]为范围
plt.show()
图像直方图
def image_hist(image):
color = ('blue', 'green', 'red')
for i, color in enumerate(color):
# 计算出直方图,calcHist(images, channels, mask, histSize(有多少个bin), ranges[, hist[, accumulate]]) -> hist
# hist 是一个 256x1 的数组,每一个值代表了与该灰度值对应的像素点数目。
hist = cv.calcHist(image, [i], None, [256], [0, 256])
print(hist.shape)
plt.plot(hist, color=color)
plt.xlim([0, 256])
plt.show()
直方图均值化
是图像增强的一个手段
def equalHist_demo(image):
gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)
# 全局直方图均衡化,用于增强图像对比度,即黑的更黑,白的更白
dst = cv.equalizeHist(gray)
cv.imshow("equalHist_demo", dst)
# 局部直方图均衡化
clahe = cv.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8))
clahe_dst = clahe.apply(gray)
cv.imshow("clahe", clahe_dst)
直方图比较
# 创建直方图
def create_rgb_demo(image):
h, w, c = image.shape
rgbHist = np.zeros([16*16*16, 1], np.float32)
bsize = 256 / 16
for row in range(h):
for col in range(w):
b = image[row, col, 0]
g = image[row, col, 1]
r = image[row, col, 2]
index = np.int(b/bsize)*16*16 + np.int(g/bsize)*16 + np.int(r/bsize)
rgbHist[np.int(index), 0] = rgbHist[np.int(index), 0] + 1
return rgbHist
# 利用直方图比较相似性,用巴氏和相关性比较好
def hist_compare(image1, image2):
hist1 = create_rgb_demo(image1)
hist2 = create_rgb_demo(image2)
match1 = cv.compareHist(hist1, hist2, method=cv.HISTCMP_BHATTACHARYYA)
match2 = cv.compareHist(hist1, hist2, method=cv.HISTCMP_CORREL)
match3 = cv.compareHist(hist1, hist2, method=cv.HISTCMP_CHISQR)
print("巴式距离:%s, 相关性:%s, 卡方:%s"%(match1, match2, match3))
内容总结
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